释
共轭梯度法
gòng è tī dù fǎ · ㄍㄨㄥˋ ㄜˋ ㄊㄧ ㄉㄨˋ ㄈㄚˇ
修撰于 2026-06-30 12:12:01
音义
| 拼音 | gòng è tī dù fǎ |
|---|---|
| 字母 | gong e ti du fa |
| 首字母 | getdf |
| 注音 | ㄍㄨㄥˋ ㄜˋ ㄊㄧ ㄉㄨˋ ㄈㄚˇ |
| 注音符号 | ㄍㄨㄥ ㄜ ㄊㄧ ㄉㄨ ㄈㄚ |
广训
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。
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