جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Conjugate gradient method, preconditioner؟

يُعرف أيضًا باسم: conjugate gradient method · preconditioner

Definition 25.9 Quantitative Methods · الفصل 25 — Floating Point and Numerical Linear Algebra

The conjugate gradient method (Hestenes and Stiefel, 1952) solves Ax=bAx = b for symmetric positive-definite AA by minimising 12x⊤Ax−b⊤x\frac12x^\top Ax - b^\top x along mutually AA-conjugate directions built from the residuals. A preconditioner M≈AM \approx A replaces the system by one with M−1AM^{-1}A, of smaller condition number.

Conjugate gradient on a badly scaled symmetric positive-definite system of dimension 400 (condition number 1.1 × 105), with and without a diagonal preconditioner: relative residual against the iteration (the preconditioned run stops at 102). Data: the chapter’s tutorial, seeded.
Figure 25.5. Conjugate gradient on a badly scaled symmetric positive-definite system of dimension 400 (condition number 1.1×1051.1 \times 10^5), with and without a diagonal preconditioner: relative residual against the iteration (the preconditioned run stops at 102). Data: the chapter’s tutorial, seeded.
اقرأ في الفصل →