无约束优化中的共轭梯度算法

资 源 简 介

无约束优化中的共轭梯度算法程序，解压缩后就可以用了

详 情 说 明

在无约束优化中，共轭梯度算法是一种非常有效的方法。它经常被用于求解大型线性方程组和最小二乘问题。如果你需要使用共轭梯度算法，则需要使用相应的程序。 下面是一个示例程序，你可以将其解压缩后使用:

```python

import numpy as np

def conjugate_gradient(A, b, x0, tol=1e-10, maxiter=None):

if maxiter is None:

maxiter = len(b)

x = x0.copy()

r = b - A @ x

p = r.copy()

for i in range(maxiter):

Ap = A @ p

alpha = np.sum(r ** 2) / np.sum(p * Ap)

x += alpha * p

r -= alpha * Ap

if np.linalg.norm(r) < tol:

break

beta = np.sum(r ** 2) / np.sum(p ** 2)

p = r + beta * p

return x

```

此程序使用Python编写，可以轻松地应用于您的优化问题中。如果您需要了解如何使用此程序，请参阅其文档或联系我们的技术支持团队。