共轭梯度法正则化共轭梯度法 算法
    共轭梯度法算法是一种优化算法，用于解决大型线性方程组的求解问题。它的核心思想是在每一步迭代中，将搜索方向沿着前一次迭代的残差与当前梯度的线性组合方向上进行，以达到更快的收敛速度。
    共轭梯度法算法可以用于求解矩阵方程 Ax=b，其中 A 是一个对称正定矩阵，b 是一个列向量。在求解过程中，需要先初始化解向量 x0 和残差向量 r0，然后通过不断迭代更新解向量和残差向量，直到满足一定的收敛条件。
    共轭梯度法算法的优点是可以在迭代次数较少的情况下得到较好的解，而且不需要存储大型矩阵，可以节省内存空间。它常被应用于求解优化问题、信号处理和机器学习等领域。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。