“共軛梯度法”造句，怎麼用共軛梯度法造句

通過離線的迭代演算法生成高精度的樣本點來訓練神經網路，使用動量法、變學習率法和共軛梯度法提高BP網路的收斂速度。

非線*優化技術、分枝定界演算法和不完全喬萊斯基分解的預優共軛梯度法是該工作的三個主體部分。

我們採用了Born近似方法和重加權正則化共軛梯度法演算法。

共軛梯度法和擬牛頓方法是求解無約束優化問題的最重要的兩種方法。

另一方面，採用傳統迭代子和共軛梯度法作為光滑子，我們*了瀑布型多重網格法對一、二維非線*橢圓邊值問題，在能量範數下，均可獲得最優收斂階。

在一般雙共軛梯度法的基礎上，本文利用廣義變分原理對內積進行了重新定義，使雙共軛梯度法求解複線*方程組更為有效。

本文根據常微分方程引數反問題的數學理論，將正交化方法同有限差分法結合用於確定水質模型引數，並與正則化方法、最速下降法和共軛梯度法作了比較。

用無約束最優化共軛梯度法，求出一般情況下方向後交最佳交會角和點位精度；