共轭梯度法（Conjugate Gradient）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。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。
...于编程，无需计算二阶导数，存储 空间小等优点，是求解中等规模优化问题的主要方法． 共轭梯度法（conjugate gradient method, CG）是以共轭方向（conjugate direction）作为搜索方向的一类算法。
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... 共轭平面位移 coplanar displacement 共轭梯度法 method of conjugate gradient 共轭点 conjugate foci ;conjugate points ...
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预条件共轭梯度法 (Preconditioned conjugate gradient method) 该法简称PCG法，是一种加速共轭梯度法。PCG 法通过引入预条件矩阵M，使方程系数矩阵的条件数 降低，以达到提高收敛速度的目的。
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稳定双共轭梯度法 biconjugate gradient stabilized method ; BICGSTAB
预条件共轭梯度法 PCG ; preconditioned con- jugate gradient ; Preconditioned Conjugate-Gradient Technique ; preconditioned conjugate gradient method
非线性共轭梯度法 NLCG ; nonlinear conjugate gradient methods
双共轭梯度法 PBCG ; BICG ; Biconjugate gradients
预共轭梯度法 pcg solver
hs共轭梯度法 hs conjugate gradient method
及共轭梯度法 Conjugated Descent Method
改进hs共轭梯度法 modified hs conjugate gradient method
共轭梯度法是求解最优化问题的一类有效算法。
Conjugate gradient methods are important iterative methods for solving optimization problems.
从理论上讲，它要优于传统的固定阻尼共轭梯度法。
For this theory, it is better than the traditional fixed damping conjugate gradient method.
算例表明此种并行子结构共轭梯度法在网络上能获得较高的并行加速比。
Examples show that the proposed parallel substructure conjugate gradient method can achieve better parallel speedup ratio for network.
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