المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر
غزوة الحديبية والهدنة بين النبي وقريش
2024-11-01
بعد الحديبية افتروا على النبي « صلى الله عليه وآله » أنه سحر
2024-11-01
المستغفرون بالاسحار
2024-11-01
المرابطة في انتظار الفرج
2024-11-01
النضوج الجنسي للماشية sexual maturity
2024-11-01
المخرجون من ديارهم في سبيل الله
2024-11-01

تسمية قانون العمل
23-2-2017
الدودة القارضة السوداء The greasy or black Cutworm
4-3-2019
المجاز العقلي
13-9-2020
Earth Warming
14-11-2016
وصف يوم العذاب بالإحاطة
1/10/2022
القانون الدولي لحقوق الإنسان ومبدأ حظر استخدام القوة
6-4-2016

Conjugate Gradient Method  
  
2598   06:26 مساءً   date: 21-9-2018
Author : Axelsson, O. and Barker, A
Book or Source : Finite Element Solution of Boundary Value Problems: Theory and Computation. Orlando, Florida: Academic Press, 1984.
Page and Part : ...


Read More
Date: 12-10-2018 3074
Date: 29-9-2018 2589
Date: 21-8-2018 1804

Conjugate Gradient Method

 

The conjugate gradient method is an algorithm for finding the nearest local minimum of a function of n variables which presupposes that the gradient of the function can be computed. It uses conjugate directions instead of the local gradient for going downhill. If the vicinity of the minimum has the shape of a long, narrow valley, the minimum is reached in far fewer steps than would be the case using the method of steepest descent.

For a discussion of the conjugate gradient method on vector and shared memory computers, see Dongarra et al. (1991). For discussions of the method for more general parallel architectures, see Demmel et al. (1993) and Ortega (1988) and the references therein.


REFERENCES:

Axelsson, O. and Barker, A. Finite Element Solution of Boundary Value Problems: Theory and Computation. Orlando, Florida: Academic Press, 1984.

Barrett, R.; Berry, M.; Chan, T. F.; Demmel, J.; Donato, J.; Dongarra, J.; Eijkhout, V.; Pozo, R.; Romine, C.; and van der Vorst, H. Templates for the Solution of Linear Systems: Building Blocks for Iterative Methods, 2nd ed. Philadelphia, PA: SIAM, 1994. http://www.netlib.org/linalg/html_templates/Templates.html.

Brodile, K. W. "Unconstrained Minimization." §3.1.7 in The State of the Art in Numerical Analysis (Ed. D. A. E. Jacobs). London: Academic Press, pp. 229-268, 1977.

Bulirsch, R. and Stoer, J. "The Conjugate-Gradient Method of Hestenes and Stiefel." §8.7 in Introduction to Numerical Analysis. New York: Springer-Verlag, 1991.

Concus, P.; Golub, G.; and O'Leary, D. "Generalized Conjugate Gradient Method for the Numerical Solution of Elliptic Partial Differential Equations." In Sparse Matrix Computations (Ed. J. Bunch and D. Rose). New York: Academic Press, pp. 309-332, 1976.

Demmel, J.; Heath, M.; and van der Vorst, H. "Parallel Numerical Linear Algebra." In Acta Numerica, Vol. 2. Cambridge, England: Cambridge University Press, 1993.

Dongarra, J.; Duff, I.; Sorensen, D.; and van der Vorst, H. Solving Linear Systems on Vector and Shared Memory Computers. Philadelphia, PA: SIAM, 1991.

Golub, G. and O'Leary, D. "Some History of the Conjugate Gradient and Lanczos Methods." SIAM Rev. 31, 50-102, 1989.

Golub, G. H. and Van Loan, C. F. Matrix Computations, 3rd ed. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, p. 310, 1996.

Hackbusch, W. Iterative Lösung großer schwachbesetzter Gleichungssysteme. Stuttgart, Germany: Teubner, 1991.

Kaniel, S. "Estimates for Some Computational Techniques in Linear Algebra." Math. Comput. 20, 369-378, 1966.

Ortega, J. M. Introduction to Parallel and Vector Solution of Linear Systems. New York: Plenum Press, 1988.

Polak, E. "Conjugate Gradient in Rn" in Computational Methods in Optimization." §2.3 in Computational Methods in Optimization. New York: Academic Press, pp. 44-66, 1971.

Press, W. H.; Flannery, B. P.; Teukolsky, S. A.; and Vetterling, W. T. Numerical Recipes in FORTRAN: The Art of Scientific Computing, 2nd ed. Cambridge, England: Cambridge University Press, pp. 413-417, 1992.

Reid, J. "On the Method of Conjugate Gradients for the Solution of Large Sparse Systems of Linear Equations." In Large Sparse Sets of Linear Equations: Proceedings of the Oxford conference of the Institute of Mathematics and Its Applications held in April, 1970 (Ed. J. Reid). London: Academic Press, pp. 231-254, 1971.

van der Sluis, A. and van der Vorst, H. "The Rate of Convergence of Conjugate Gradients." Numer. Math. 48, 543-560, 1986.




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.