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计算方法(A)大作业
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共轭梯度法
一、 算法原理
共轭梯度法是把求解线性方程组的问题转化为求解一个与之等价的二次函数极
小化的问题,因此从任意给定的初始点出发,沿一组关于矩阵 A 的共轭方向进行
线性有哪些信誉好的足球投注网站,在无舍入无差的假定下,最多迭代 n(其中 n 为矩阵 A 的阶数)次就可
求得二次函数的极小点,也就求得了线性方程组Ax=B 的解。
下述定理给出了求系数矩阵A 是对称正定矩阵的线性方程组Ax=b 的解与求二
次函数 () = 1 − 极小点的等价性。
2
定理3.4.1 设A 是n 阶对称正定矩阵,则 ∗是方程组Ax=b 的解的充分必要条
件是 ∗是二次函数 () = 1 − 的极小点,即
2
∗ = ⟺ ( ∗) = ()
∈
. ∗ f(x)
证明:充分性设 是 的极小点,则由无约束最优化问题最优解的必要条件知
( ∗) ∗
= −
即 ∗是方程组Ax=b 的解。
. ∗ Ax=b A ∗=b A
必要性 若 是方程组 的解,即 ,注意到 是对称正定矩阵,故
∀x ∈ 有
1 1
() − ( ∗) = − − ∗ + ∗
2 2
= 1 ( − 2 + ∗ ∗) − ∗ ∗ + ∗
2
= 1 ( − 2( ∗) + ∗ ∗) − ( ∗ − ) ∗
2
= 1 ( − ∗) ( − ∗)
2
≥ 0
∗ f(x) A ∗ f(x)
即 是 的极小点,进而由 是正定矩阵知, 是 的最小点。证毕。
共轭梯度法在形式上具有迭代法的特征,在给定初始值情况下,根据迭代公式:
(+1) = () + ()
(1) (2) (3) n
产生的迭代序列 , , … 在无舍入误差假定下,最多经过 次迭代,就可
f(x) Ax
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