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由于左共轭梯度算法没有短迭代公式，因而计算左共轭梯度方向的代价会随着迭代次数的增多而不断提高．为了节约存贮量、减少计算成本，有效的不完全左共轭梯度技巧显得非常必要．本文介绍两种不完全左共轭梯度的基本算法：有限内存左共轭梯度法和重开始的左共轭梯度法，并从不同角度对两种方法进行数值分析．此外，我们还给出相应的块左共轭梯度算法的不完全格式，也恰好是克服不完全左共轭梯度法中断的一个有效技巧．