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【什么是共轭梯度法-图】百科知识点
来源：学大教育 时间：2017-11-24 11:06:31
数学学习中有很多方法论，这些方法论促进了数学学科的完善和发展，因此大家必须掌握这些知识，下面学大教育网为大家带来【什么是共轭梯度法-图】百科知识点，希望能够增加大家对数学学习的了解。
共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。
共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefle提出来的，在这个基础上，Fletcher和Reeves (1964)首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法。由于共轭梯度法不需要矩阵存储，且有较快的收敛速度和二次终止性等优点，现在共轭梯度法已经广泛地应用于实际问题中。
共轭梯度法是一个典型的共轭方向法，它的每一个搜索方向是互相共轭的，而这些搜索方向d仅仅是负梯度方向与上一次迭代的搜索方向的组合，因此，存储量少，计算方便。
【什么是共轭梯度法-图】百科知识点这篇内容学大教育网为大家带来过了，希望大家能够认真了解这些方法论，相信对大家学好数学知识很有帮助。
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