其几何意义是什么？问答题简述梯度法的基本原理和特点是什么？问答题简述变尺度法的基本思想是什么？填空题当有n个设计变量时，目标函数与n个设计变量间呈()维空间超曲面关共轭梯度法是求解稀疏对称正定线性方程组的最流行和最著名的迭代技术之一。二次函数与最优解考虑最小化二次函数\phi(x)=\frac{1}{2}x^TAx - x^Tb \tag{1} 其中b,x\in\mathbb{R}^n
如果向量是Q-conjugate, 他们线性无关(3) 所以空间任意向量x可以用这组向量基表示x = \sum_{i=1}^{n} a_i d_i (4) 将(4)代入(1)可得，变量从\{x \in R^n \} 变成了\{a_1 \cdot共轭梯度法是一种共轭方向法，在求每一个迭代点的搜索方向时，与改点的梯度有关，故叫做共轭梯度法。共轭梯度法：在初始点的搜索方向为初始点的负梯度方向；之后迭
≥ω≤ 所占的存储单元少，对初始点的要求不高，在接近极小点位置时收敛速度很慢，共轭的特点为在梯度法靠近极值点收敛速度放慢时，它可以构造共轭方向使其收敛速度加快，迭代计算共轭梯度法的特点5.3.1确定搜索区间的方法—进退法实际问题数学模型数值计算方法程序设计上机计算求出结果数值解法：利用计算机通过反复迭代计算，求得实际问题的近似值。5.3.1确定搜索区间
共轭梯度法算法是一种迭代算法，在一次次的迭代中最终求得结果，可以类比牛顿迭代法。共轭梯度算法主要用在求解矩阵方程，也就是求解n元一次方程组，如的解，不必计算Hesse阵，只需计算目16梯度法和共轭梯度法基本原理和特点？梯度法又称最速下降法，基本原理是在迭代点附近采用使目标函数值下降最快的负梯度方向作为搜索方向，求目标函数的极小值，特点；迭代计算
