用“共轭梯度法”造句大全，共轭梯度法造句

我们采用了Born近似方法和重加权正则化共轭梯度法算法。

用无约束最优化共轭梯度法，求出一般情况下方向后交最佳交会角和点位精度；

非线*优化技术、分枝定界算法和不完全乔莱斯基分解的预优共轭梯度法是该工作的三个主体部分。

共轭梯度法和拟牛顿方法是求解无约束优化问题的最重要的两种方法。

本文根据常微分方程参数反问题的数学理论，将正交化方法同有限差分法结合用于确定水质模型参数，并与正则化方法、最速下降法和共轭梯度法作了比较。

另一方面，采用传统迭代子和共轭梯度法作为光滑子，我们*了瀑布型多重网格法对一、二维非线*椭圆边值问题，在能量范数下，均可获得最优收敛阶。

在一般双共轭梯度法的基础上，本文利用广义变分原理对内积进行了重新定义，使双共轭梯度法求解复线*方程组更为有效。

通过离线的迭代算法生成高精度的样本点来训练神经网络，使用动量法、变学习率法和共轭梯度法提高BP网络的收敛速度。