╯▂╰ 共轭梯度法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矩阵并求逆它的缺点是，它的计算复杂度比梯度下降法要高，因为它需要计算每一步迭代的搜索方向。总之，共轭梯度法是一种有效的优化算法，它可以有效地求解最优化问题，并且可以避免收敛到
共轭梯度法对比牛顿法有什么优缺点相关知识点：解析牛顿法或阻尼牛顿法收敛速度快，但是要计算二阶偏导数矩阵及其逆阵，计算量过大；共轭剃度法的收敛速度比最速下降法要快得共轭梯度法介于梯度下降法与牛顿法之间。共轭梯度法把共轭性与最速下降法相结合，利用迭代点处的梯度构造一组共轭方向，并沿共轭方向进行搜索，当前方向上极小值的搜索不会影响已经搜索
缺点：收敛速度并不快，因为最速下降方向仅仅是指某点的一个局部性质。【补充】一些有效算法是通过对它的改进或利用它与其他收敛快的算法结合而得到的，因此它是无约束优化的方法之一共轭梯度算法的缺点数学上，共轭梯度法实求解特定线性系统的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，所以它适用于稀疏矩阵系统，因为这些系统对于象乔莱斯
针对梯度法收敛速度慢，提出收敛速度更快的共轭梯度法；针对牛顿法的缺点提出了变尺度法。优点：二阶收敛，收敛速度快；缺点：牛顿法是一种迭代算法，每一步都需要求解目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵，计算比较复杂。共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之
n=10 共轭梯度法理论上只要迭代n 步，就能得出方程组的解，但是由于存在计算误差，即分数向小数转化时存在舍入误差，很难保证在第n 步时得到准确解。6 3.总结本文首先给出在最优化设计中需要用到的梯度方法，很有用[下载]共轭梯度法的通俗介绍通俗而简明地介绍了共轭梯度法，即通俗又很深入。下载]共轭梯度法(ConjugateGradientMethod)C+
