求对称正定矩阵的共轭梯度法matlab代码
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共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一. 共轭梯度法最早是又Hestenes和Stiefle（1952）提出来的,用于解正定系数矩阵的线性方程组,在这个基础上,Fletcher和Reeves（1964）首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法.由于共轭梯度法不需要矩阵存储,且有较快的收敛速度和二次终止性等优点,现在共轭梯度法已经广泛地应用与实际问题中.
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