矩阵分析与应用(二)————梯度分析与最优化

本文深入探讨了实值函数对实向量的梯度和矩阵微分,重点介绍了共轭梯度法。在解决对称正定矩阵线性方程组的最小化问题中,共轭梯度法扮演了重要角色。通过梯度算子和Jacobian矩阵,阐述了矩阵求导的计算公式,并详细解释了共轭正交的概念。共轭梯度算法的核心思想和步骤也被清晰地展示,包括如何确定迭代系数和更新向量。此外,还提供了两个优质博客链接作为进一步学习的资源。

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矩阵分析与应用第五章——梯度分析与最优化

一、梯度

1.实值函数对实向量的梯度

  • 梯度算子:
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  • 梯度:
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  • 矩阵求导计算公式
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2. 矩阵微分

  • Jacobian矩阵
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  • 向量函数的梯度
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  • 矩阵微分常用法则
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  • 两个向量内积和二次型梯度
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二、梯度算法

1. 共轭梯度法

  • 问题描述
    考察线性方程组
    A x = b Ax=b Ax=b
    要求A为对称正定矩阵
    求解线性方程组即求解目标函数 J ( x )
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