Preconditioned con- jugate gradient algorithm is a fast and accurate computational algorithm.
预条件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅
算方法。
shōu liǎn de
convergentThe results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果表明，新抽样方法可以有效地减少局部
值点，提高归一化互信息测度收敛
能。
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convergentPreconditioned con- jugate gradient algorithm is a fast and accurate computational algorithm.
预条件共轭
法是一种精确并且收敛迅速的计算方法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果表明，新抽样方法可以有效地减少局
值点，提高归一化互信息测的收敛性能。
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convergentPreconditioned con- jugate gradient algorithm is a fast and accurate computational algorithm.
预条件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅速的计算方法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果表明，新抽样方法可以有效地减少局部值点，提高归一化互信息测度的收敛性能。
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convergentPreconditioned con- jugate gradient algorithm is a fast and accurate computational algorithm.
件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅速的计算方法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果表明，新抽样方法可以有效地减少局部值点，提高归一化互信息测度的收敛性能。
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预条件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅速的计算方法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
果表
，新抽样方法可
有效地减少局部值点，提高归一化互信息测度的收敛性能。
：
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convergentPreconditioned con- jugate gradient algorithm is a fast and accurate computational algorithm.
预条件共轭梯法
一种精确并且收敛迅速的计算方法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果表明，新抽样方法可以有效地减少局部值点，提高归一化互信息测的收敛性能。
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预条件共轭梯度法是一种精确并且
迅速的计算方法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果
，
抽样方法可以有效地减少局部值点，提高归一化互信息测度的能。
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预条件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅速的计
法。
The results of tests show that the new subsampling method outperforms other subsampling methods in less extrema and convergence performance of the normalized mutual information.
实验结果表明，新抽样法可以有效地减少局部值点，提高归一化互信息测度的收敛性能。
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预条件共轭梯度法是一种精确并且收敛迅速的计算方法。
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实验结果明，新抽样方法可以有效地减少局部值点，提高归一化互信息测度的收敛性能。
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