共轭梯度法（Conjugate Gradient）

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。  以上参考百度百科的共轭梯度法，但是一开始没看明白，结合《数值分析》中的一些解释，结合自己的理解，算是大

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