C++：实现共轭梯度方法求解形式为 A*x=b 的线性方程组(附完整源码)

最新推荐文章于 2023-08-24 06:31:40 发布
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分类专栏： C和C++Everything教程 C和C++算法完整教程 C和C++实战教程 文章标签： c++ 算法
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本文介绍如何使用C++实现共轭梯度方法来解决A*x=b形式的线性方程组。提供了完整的`test.hpp`和`test.cpp`源代码，详细讲解了算法实现过程。

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C++：实现共轭梯度方法求解形式为 A*x=b 的线性方程组

test.hpp

int i4_min ( int i1, int i2 );
double *orth_random ( int n, int &seed )
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C++：实现共轭梯度 （CG） 方法求解 对称正定（SPD）稀疏线性系统A*x=b(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-26 384
C++：实现共轭梯度 （CG） 方法求解 对称正定（SPD）稀疏线性系统A*x=b(附完整源码)
轨迹优化 | 基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROS C++/Python仿真)
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FRIGIDWINTER的博客
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共轭梯度法的核心原理是求解优化问题的共轭向量组作为优化方向，由于优化方向间彼此正交，故每次迭代只需沿着一个方向寻优而互不影响。本文设计基于ESDF的障碍约束、曲率约束和平滑约束，基于ROS C++和Python提供了共轭梯度法的轨迹优化实践案例
求解线性方程组的共轭梯度算法（C++）
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求解线性方程组的一种高效率高精度的数值计算方法，c++语言描述
共轭梯度算法C++实现
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共轭梯度算法C++版本，适用于求解大型线性方程组，系数矩阵必须是对称正定。
C++实现共轭梯度算法
renjie10的博客
03-17 2762
C++实现共轭梯度（CG）算法 1.原理 对多元函数极值求解 2.针对A取正定矩阵 3.代码 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; double C = 0; vector<double> B = { -4,0 }; vector<double> X_0; vector<vector<double>> A = { {2.0,-2.0},{-2.0,4.0}
共轭梯度法c++程序
05-23
共轭梯度法c++程序，也有黄金分割法和进退搜索法，可以使用，有介绍。/*以下是进退法搜索区间源程序*/ void sb(double *a,double *b,double x[],double p[]) { double t0,t1,t,h,alpha,f0,f1; int k=0; t0=2.5; /*初始值*/ h=1; /*初始步长*/ alpha=2; /*加步系数*/ f0=f(x,p,t0); t1=t0+h; f1=f(x,p,t1); while(1) { if(f1<f0) { h=alpha*h; t=t0; t0=t1; f0=f1; k++; } else { if(k==0) {h=-h;t=t1;} else { *a=tt1?t:t1; break; } } t1=t0+h; f1=f(x,p,t1); } }
共轭梯度法程序/最优化-无约束共轭梯度法程序
欲穷千里目，更上一层楼
07-09 4225
//////////////////////////////////////////////         vector.h头文件        //////////      定义向量及其基本运算     //////////////////////////////////////////////#include#define MAXLENGTH 10//向量定义typedef str
非线性共轭梯度法C++源码
05-29
一个非线性共轭梯度法C++源码，含一个简单的非线性方程组，可以应用扩展到M*N情况下。
共轭梯度法求解正定稀疏线性系统的C++/C源码
C或C++代码实现共轭梯度法求解线性方程组涉及到以下几个关键步骤： 1. **初始化**：设定初始解向量x0（通常为零向量）和初始残差r0=b-Ax0。 2. **迭代**：通过以下公式进行迭代直至收敛： - 计算搜索方向p（共轭...
共轭梯度法 (Conjugate Gradient Method) C++
06-06
共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)的C++实现。 使用稀疏矩阵存储，测试数据是5000维三对角矩阵（控制维度的变量是int nrows）
预处理共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解
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预处理共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解，数值计算，求解方程
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近代优化方法利用C++编写的PRP共轭梯度法求最优解的程序
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并行计算共轭梯度算法
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该文件内容为共轭梯度算法的并行实现方式，主要包括在mpi下的实现，openmp下的实现以及基于cuda的gpu实现。 文件中的readme.txt是对代码的编译和运行以及参数的的说明。 串行代码参见https://blog.csdn.net/aiwodaqinshi/article/details/92835333
C++实现共轭梯度法求解线性方程组
TechWhizZ的博客
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在上述代码中，我们定义了三个函数，分别是dot()、matVecMul()和CGSolver()。其中，CGSolver()实现了共轭梯度法。在主函数中，我们定义了系数矩阵A和右端向量b，并调用CGSolver()函数求解线性方程组。而共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是一种高效的求解线性方程组的方法之一。其中，共轭指的是在每次迭代过程中，两个向量相互垂直。总之，共轭梯度法是求解线性方程组的一种高效方法。这里我们通过C++实现了共轭梯度法，并进行了简单的测试。
共轭梯度法以及C语言实现
John的博客
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CG C实现 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<math.h> #include<string.h> #define N 5 #define epsilon 0.005 /* 矩阵A和向量b，相乘结果存在Ab里 */ void matrixTimesVec(double A[N][N], double b[N], double Ab[N]) { int i, j; for (i = 0
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共轭梯度法和最速下降法的比较和代码实现，没有调用矩阵库
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共轭梯度方法（Conjugate Gradient Method）是一种用于求解形如A*x=b的线性方程组的迭代算法。它是一种高效的方法，特别适用于对称正定的矩阵。本文将介绍如何使用C++编程语言实现共轭梯度方法，并提供相应的源代码。在开始之前，我们需要了解一些共轭梯度方法的基本原理。共轭梯度方法的核心思想是通过迭代的方式逼近线性方程组的解。算法的每一步都会产生一个新的解向量，直到满足收敛条件为止。现在，让我们使用C++编程语言来实现这个算法。C++实现共轭梯度方法求解线性方程组。
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