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3. 共轭梯度法
梯度法和共轭梯度法
无约束最优化问题
202X
202X
解析方法：利用函数的解析性质构造迭代公式使之收敛到最优解。
01
迭代公式：
02
如何选择下降最快的方向？
（最速下降法）
梯度法（最速下降法）：
梯度法算法步骤：
解：
收敛性
性质.
01
02
03
最速下降法反映的目标函数的一种局部性质,从局部看, 最速下降方向确是目标函数值下降最快的方向,选择这样的方向进行搜索是有利的.
但从全局来看,由于锯齿现象的影响, 即使向着极小点移近不太大的距离,也要经历不小的”弯路”,因此收敛速度大为减慢.
最速下降法一般适用于计算过程的前期迭代,或者作为间插步骤.
共轭梯度法
1. 共轭方向和共轭方向法
共轭是正交的推广。
几何意义
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