CFD中文网

    CFD中文网

    • 登录
    • 搜索
    • 最新

    Bi-conjugate Gradient Method | 双共轭梯度法

    CFD百科
    1
    1
    1163
    正在加载更多帖子
    • 从旧到新
    • 从新到旧
    • 最多赞同
    回复
    • 在新帖中回复
    登录后回复
    此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
    • 李东岳
      李东岳 管理员 最后由 李东岳 编辑

      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。

      线上CFD课程开始报名:http://www.dyfluid.com/class.html

      CFD高性能服务器 http://dyfluid.com/servers.html

      1 条回复 最后回复 回复 引用
      • First post
        Last post