Conjugate Gradient Method 

22 Oct, 2015

¿ Que resuelve este método ?

Aplicaciones

  • Minimizar el consumo de energía
  • Minimizar el torque
  • Buscar camino optimo para campos potenciales

Busca resolver

Ax = b
Ax=bAx = b

Puede ser equivalente a buscar el mínimo de la forma cuadrática

f(x) = 1/2x^TAx - b^Tx
f(x)=1/2xTAxbTxf(x) = 1/2x^TAx - b^Tx
f'(x) = Ax - b
f(x)=Axbf'(x) = Ax - b

El mínimo de f(x) es una solución para Ax = b

5x_1 + 2x_2 = -2
5x1+2x2=25x_1 + 2x_2 = -2
2x_1 + 3x_2 = 4
2x1+3x2=42x_1 + 3x_2 = 4
Ax = b
Ax=bAx = b
f(x) = 1/2x^TAx - b^Tx
f(x)=1/2xTAxbTxf(x) = 1/2x^TAx - b^Tx

Función a minimizar

Conjugate Gradient Method

By Julio César

Conjugate Gradient Method

  • 816