共轭迭代法和迭代法

共轭迭代法和迭代法之间的区别

共轭迭代法 vs. 迭代法

#重定向共轭梯度法. 迭代法（Iterative Method），在计算数学中，迭代是通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的数学过程，为实现这一过程所使用的方法统称。跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题，例如通过开方解决方程x^2.

之间共轭迭代法和迭代法相似

共轭迭代法和迭代法有1共同点（的联盟百科）: 共轭梯度法。

共轭梯度法

共轭梯度法（Conjugate gradient method），是求解系数矩阵为对称正定矩阵的线性方程组的数值解的方法。共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于系数矩阵为稀疏矩阵的线性方程组，因为使用像Cholesky分解这样的直接方法求解这些系统所需的计算量太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时很常见。共轭梯度法也可以用于求解无约束的最優化问题。双共轭梯度法（BiConjugate gradient method）提供了一种处理非对称矩阵情况的推广。.

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上面的列表回答下列问题

什么共轭迭代法和迭代法的共同点。
什么是共轭迭代法和迭代法之间的相似性

共轭迭代法和迭代法之间的比较

共轭迭代法具有1的关系，而迭代法有24个。由于它们的共同之处1，杰卡德指数为4.00% = 1 / (1 + 24)。

参考

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