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    Bi-conjugate Gradient Method | 双共轭梯度法

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    • 李东岳
      李东岳 管理员 last edited by 李东岳

      双共轭梯度法: 考虑求解下面的线性系统:
      \begin{equation}\label{bicg}
      \mathbf{A}\cdot\mathbf{x}=\mathbf{b}
      \end{equation}
      如果\eqref{bicg}满足,即
      \begin{equation}\label{bicg1}
      \mathbf{A}\cdot\mathbf{x}-\mathbf{b}=0
      \end{equation}
      则有下面的函数
      \begin{equation}\label{bicg2}
      f(\mathbf{x})=\frac{1}{2}\mathbf{x}\cdot\mathbf{A}\cdot\mathbf{x}-\mathbf{b}\mathbf{x}
      \end{equation}
      其值最小。实际上,$f(\mathbf{x})$的梯度即为$\nabla f(\mathbf{x})=\mathbf{A}\cdot\mathbf{x}-\mathbf{b}$。欲求\eqref{bicg}的解,即求$f(\mathbf{x})$的最小值。在共轭梯度法中,要求$\mathbf{A}$对称且正定。

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