迭代优化

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

matlab经典代码-迭代.m

这项工作仍在进行中，遇到了容差设置上的问题，但迭代次数设置看起来是有效的。

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

雅可比迭代法的 MATLAB 函数，真的是解线性方程组时的一个小帮手。是你在稀疏矩阵或者对角占优的系统时，用它来搞定求解，效率还挺不错的。实现逻辑也蛮清晰，基本上把方程组分解，一轮轮迭代逼近解，思路简单但不失实用。 MATLAB 版本的实现也挺友好，传个A矩阵、b向量、初始猜测x0，再加上迭代次数和阈值，几行代码就跑起来了。响应也快，代码也简单，调试起来没啥压力。 哦对，函数里判断收敛的逻辑也是亮点之一，每轮都检查误差是不是小到可以停，蛮贴心的。不过要注意，如果你的矩阵不是对角占优的，它不收敛，这时候换成Gauss-Seidel也许更合适。 ，如果你手头有更大的线性系统，或者想加速收敛，用并行

这份MATLAB代码包含了雅各比迭代的原型实现，以及用于生成算法收敛图的脚本。详细设置说明可在文件夹SETTING-UP中找到，包括所需库的下载指南、代码位置及构建运行的步骤。matrix_list.txt列出了代码所用矩阵的清单。编辑此文件以自定义矩阵列表，并执行cd matrices/download.sh下载矩阵及其对应的右侧向量。要在所有矩阵上运行算法，请执行cd data/produce_data.sh。该脚本将输出保存在data/文件夹中。算法的线程数和MIS_PER_EPOCH参数在produce_data.sh中定义，后者决定了主要迭代次数与每个时期的评估频率。使用make_p

Luo等人在其论文“迭代合奏平滑器作为正则化最小平均成本问题的近似解决方案：理论和应用”中介绍了基于正则化的Levenburg-Marquardt的迭代集合平滑器（iES），编号为SPE-176023-PA，详细描述了其MATLAB实现。该算法主要用于历史匹配问题，特别是在集合型储层数据同化中的应用。着重介绍了如何在内部历史匹配工作流中应用iES，以估算Lorentzen 96模型的初始条件。