非线性共轭梯度法计算复杂度
时间: 2023-09-13 20:12:10 浏览: 83
一种改进的二维MT预条件非线性共轭梯度反演方法 (2014年)
非线性共轭梯度法是一种常用的优化算法,用于求解无约束优化问题。其计算复杂度取决于问题的维度、非线性程度以及迭代终止条件的设置等因素。
在每次迭代中,非线性共轭梯度法需要计算目标函数的梯度和Hessian矩阵-向量积,并进行一些向量和矩阵的乘法操作。对于一个n维的问题,每次迭代的计算复杂度约为O(n^2)或O(n^3)。
此外,非线性共轭梯度法需要进行多次迭代才能得到较好的优化结果,迭代次数通常与问题的复杂度和迭代终止条件有关。因此,总的计算复杂度也与迭代次数有关。
综上所述,非线性共轭梯度法的计算复杂度随着问题维度和非线性程度的增加而增加,并且会随着迭代次数的增加而增加。
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