共轭梯度法
gòng è tī dù fǎ
ㄍㄨㄥˋ ㄜˋ ㄊㄧ ㄉㄨˋ ㄈㄚˇ
📖 词语释义
- 拼音字母gong e ti du fa
- 首字母getdf
- 注音符号ㄍㄨㄥ ㄜ ㄊㄧ ㄉㄨ ㄈㄚ
- 更新2026-07-10 12:50:58
更多解释
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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