计算方法上机报告附录1 共轭梯度法求解线性方程组的matlab程序21附录2 生成系数矩阵、右端项以及阶数的matlab程序22 附录2 生成系数矩阵、右端项以及阶数的matlab程序

用MATLAB 实现共轭梯度法求解实例康福 1一．无约束优化方法1.1 无约束优化方法的必要性一般机械优化设计问题，都是在一定的限制条件下追求某一指标为最小，它们都属于约束优化问题。但是为什么要研究无约束优化问题?（1）有些实际问题，其数学模型本身就是一个无约束优化问题。（2）通过熟悉它的解法可以为研究约束优化问题打下良好的基础。（3）约束优化问题的求解可以

最优化课程设计--共轭梯度法算法分析与实现(设计程序)题目共轭梯度法算法分析与实现班级 / 学号 14140101/2011041401011 学生姓名黄中武指导教师王吉波王微微课程设计任务书课程名称最优化方法课程设计院(系) 理学院专业信息与计算科学课程设计题目共轭梯度法算法分析与实现课程设计时间: 2014 年 6月 16日至 2014 年 6月 27日

最优化方法第四次作业题目：利用FR-共轭梯度法求解无约束优化问题22212122min ()44412x R f x x x x x x ∈=+--。初始点(0)(0.5,1).T x=- ()()T k k T kk k k k k k g g g g k d g k g d 111110.0,;0,-----=⎩⎨⎧≥+-=-=ββ一、程序functio

数值分析课程的大作业，教材《数值分析》李乃成.梅立泉function x=Gongetidu2(A,b,x0,epsa)n=size(A,1);x=x0;r=b-A*x;d=r;for k=0:(n-1)alpha=(r'*r)/(d'*A*d);x=x+alpha*d;r2=b-A*x;if ((norm(r2)x;break;endbeta=norm(r

西京学院数学软件实验任务书实验五实验报告一、实验名称：最速下降法与共轭梯度法解线性方程组。 二、实验目的：进一步熟悉理解掌握最速下降法与共轭梯度法解法思路，提高matlab 编程能力。三、实验要求：已知线性方程矩阵，应用最速下降与共轭梯度法在相关软件编程求解线性方程组的解。 四、实验原理：1．最速下降法：从某个初始点)0(X 出发，沿)(X f 在点)0(X

matlab编程实现共轭梯度法最优解

共轭梯度法 MATLAB函数代码

共轭梯度算法程序：function f=conjugate_gradient(x0,t) x=x0;syms xi yi af=(xi-2)^2+(yi-4)^2;fx=diff(f,xi);fy=diff(f,yi);fx=subs(fx,{xi,yi},x0);fy=subs(fy,{xi,yi},x0);fi=[fx,fy];n=0;while dou

【最新整理，下载后即可编辑】用MATLAB 实现共轭梯度法求解实例康福 201103710031一．无约束优化方法1.1 无约束优化方法的必要性一般机械优化设计问题，都是在一定的限制条件下追求某一指标为最小，它们都属于约束优化问题。但是为什么要研究无约束优化问题?（1）有些实际问题，其数学模型本身就是一个无约束优化问题。（2）通过熟悉它的解法可以为研究约束优

MATLAB实现最速下降法_和牛顿法和共轭梯度法最速下降法:题目:f=(x-2)^2+(y-4)^2M文件:function [R,n]=steel(x0,y0,eps) syms x;syms y;f=(x-2)^2+(y-4)^2;v=[x,y];j=jacobian(f,v);T=[subs(j(1),x,x0),subs(j(2),y,y0)]; t

clear all;close all;clc;syms x1x2t;f=2*x1^2+x2^2-x1*x2;f_grad=[diff(f,x1);diff(f,x2)];X0=[1;1];n=10;epsonal=0.01;fx=inline(f);fx_grad=inline(f_grad);X=X0;fx0=fx(X(1),X(2));fx0_grad

竭诚为您提供优质文档/双击可除共轭梯度实验报告篇一：共轭梯度法实验报告数值代数实验报告一、实验名称：用共轭梯度法解线性方程组。二、实验目的：进一步熟悉理解掌握共轭梯度法解法思路，提高matlab编程能力。三、实验要求：已知线性方程矩阵，应用共轭梯度法在相关软件编程求解线性方程组的解。四、实验原理：1．共轭梯度法：考虑线性方程组Ax?b的求解问题，其中A是给定

计算方法——共轭梯度法求解线性方程组

牛顿法迭代公式：(1)2()1()[()]()k k k k x x f x f x +-=-∇∇Matlab 代码：function [x1,k] =newton(x1,eps)hs=inline('(x-1)^4+y^2'); 写入函数ezcontour(hs,[-10 10 -10 10]); 建立坐标系hold on; 显示图像syms x y 定义

用MATLAB实现共轭梯度法求解实例(1)

康福 0031一．无约束优化方法无约束优化方法的必要性一般机械优化设计问题，都是在一定的限制条件下追求某一指标为最小，它们都属于约束优化问题。但是为什么要研究无约束优化问题? （1）有些实际问题，其数学模型本身就是一个无约束优化问题。 （2）通过熟悉它的解法可以为研究约束优化问题打下良好的基础。（3）约束优化问题的求解可以通过一系列无约束优化方法来达到。所以

西京学院数学软件实验任务书课程名称数学软件实验班级数0901学号0912020107姓名李亚强实验课题线性方程组的最速下降法与共轭梯度法实验目的熟悉线性方程组的最速下降法与共轭梯度法实验要求运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica等其中一种语言完成实验内容线性方程组的最速下降法线性方程组的共轭梯度法成绩教师实验五实验报告一、

用MATLAB 实现共轭梯度法求解实例康福 201103710031一．无约束优化方法1.1 无约束优化方法的必要性一般机械优化设计问题，都是在一定的限制条件下追求某一指标为最小，它们都属于约束优化问题。但是为什么要研究无约束优化问题?（1）有些实际问题，其数学模型本身就是一个无约束优化问题。（2）通过熟悉它的解法可以为研究约束优化问题打下良好的基础。（3）

数值分析11(共轭梯度法)