Numerical Optimization共轭梯度法

n 个 p i n个p_i n个pi​线性无关且共轭，表示为x的基 这样极小化括号的数，转化为n个一维的优化问题 共轭法 搜索步长 α k \alpha_k αk​是通过极小化 Φ ( x k + α p k ) \Phi(x_k+\alpha p_k) Φ(xk​+αpk​)得到的 即对于凸的二次函数，共轭算法的步长是可能精确计算得到的 证明 举例 二维的问题， ϕ ( x ) \phi(x)

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