MATLAB松散实例实现共轭梯度，使用了典型共轭飞腾公式，DY公式，FR公式，PRP+公式以及PRP公式，处置最优化下场

用CUDA写了个简单的求解稀疏矩阵的例子，使用共轭梯度法迭代。
矩阵的计算都是在GPU上运转。
稀疏矩阵采用CSR格式表示。

《最优化方法与程序设计》一书作者为倪勤，本书系统地介绍了非线性优化基本理论、方法与程序设计。
主要内容有：线搜索与信赖域法，最速下降法与牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法，非线性最小二乘问题的解法，罚函数法，可行方向法，二次规划问题的解法，序列二次规划法等。
本书的主要阅读对象是数学专业的本科生与研究生，非数学专业的研究生，对优化方法感兴味的教师与科学技术人员。
读者需要具备微积分、线性代数和Matlab语言方面的初步知识。

优化方法：最速下降、阻尼牛顿、共轭梯度、BFGS法matlab程序，以求解RosenBrock函数极小值为例程序有详细正文。

共轭梯度法相关matlab法式，内含6个小法式

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ANSYS完整版ansys中文协助手册----内容与目录第1章开始使用ANSYS11.1完成典型的ANSYS分析11.2建立模型1第2章加载232.1载荷概述232.2什么是载荷232.3载荷步、子步和平衡迭代242.4跟踪中时间的作用252.5阶跃载荷与坡道载荷262.6如何加载272.7如何指定载荷步选项682.8创建多载荷步文件772.9定义接头固定处预拉伸78第3章求解853.1什么是求解843.2选择求解器843.3使用波前求解器853.4使用稀疏阵直接解法求解器863.5使用雅可比共轭梯度法求解器（JCG）863.6使用不完全乔列斯基共轭梯度法求解器（ICCG）863.7使用预条件共轭梯度法求解器（PCG）863.8使用代数多栅求解器（AMG

mulStablePoint 用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton 用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton 用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix 用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR 用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton 用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1 用两点割线法的第一种方式求非线性方程组的一个根mulGXF2 用两点割线法的第二种方式求非线性方程组的一个根mulVNewton 用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1 用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP 用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS 用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT 用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1 用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2 用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown 用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND 用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj 用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp 用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解

matlab最优化程序包括无约束一维极值问题进退法黄金分割法斐波那契法牛顿法基本牛顿法全局牛顿法割线法抛物线法三次插值法可接受搜索法Goidstein法Wolfe.Powell法单纯形搜索法Powell法最速下降法共轭梯度法牛顿法修正牛顿法拟牛顿法信任域法显式最速下降法，Rosen梯度投影法罚函数法外点罚函数法內点罚函数法混合罚函数法乘子法G－N法修正G－N法L－M法线性规划单纯形法修正单纯形法大M法变量有界单纯形法整数规划割平面法分支定界法0-1规划二次规划拉格朗曰法起作用集算法路径跟踪法粒子群优化算法基本粒子群算法带压缩因子的粒子群算法权重改进的粒子群算法线性递减权重法自适应权重法随机权重法变学习因子的粒子群算法同步变化的学习因子异步变化的学习因子二阶粒子群算法二阶振荡粒子群算法

本书是为应用数学系本科生、工科硕士研究生所写的有关最优化知识的一本教材，作为教材，本书的基本观点是：采用简单、基本直观的方法，向学生介绍最优化的有关理论、基本原理和相应的算法，并试图让学生了解算法的来龙去脉，以便使他们在处理实际问题的过程中，更好地运用这些方法。
本书的基础是“数学分析”和“线性代数”，对于工科学生，只需具备“高等数学”和“线性代数”知识就可读懂大部分内容。
第一章绪论1.1引言1.2最优化问题1.3数学预备知识1.4凸集和凸函数第二章线性规划2.1引言2.2线性规划的数学模型2.3线性规划的基本性质2.4单纯形方法2.5改进单纯形法第三章线性规划的对偶问题3.1对偶问题3.2线性规划的对偶理论3.3对偶单纯形法3.4第一个正则解的求法第四章无约束最优化问题的一般结构4.1无约束问题的最优性条件4.2无约束问题的一般下降算法4.3算法的收敛性第五章一维搜索5.1试探法5.2插值法5.3非精确一维搜索方法第六章使用导数的最优化方法6.1Newton法6.2共轭梯度法6.3变度量法6.4变度量法的基本性质6.5非线性最小二乘问题第七章直接方法7.1Powell方法7.2模式搜索方法7.3单纯形调优法第八章约束问题的最优性条件8.1约束问题局部解的概念8.2约束问题局部解的必要条件8.3约束问题局部解的充分条件8.4Lagrange乘子的意义第九章二次规划问题9.1二次规划的基本概念和基本性质9.2等式约束二次规划问题9.3有效集法9.4对偶问题第十章可行方向法10.1可行方向法10.2投影梯度法10.3既约梯度法第十一章乘子法11.1惩罚函数法11.2等式约束问题的乘子法11.3一般约束问题的乘子法

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。