问：非线性共轭梯度法 有什么好的论文 知乎
- 答：牛顿法需要函数的一阶、二阶导数信息，也就是说涉及到Hesse矩阵，包含矩阵求逆运算，虽然收敛速度快但是运算量大。拟牛顿法采用了一定的方法来构造与Hesse矩阵相似的正定矩阵，而这个构造方法计算量比牛顿法要小；共轭梯度法的基本思想是把共轭性与最速下降方法相结合，利用已知点处的梯度构造一组共轭方向，并沿这组方向进行搜素，求出目标函数的极小点。根据共轭方向基本性质，这种方法运算量不太大收敛速度也不慢。
问：论文<<共轭梯度法研究与展望>> 《共轭梯度法》 文献当中 卷期 还有页怎么写
- 答：张 鹏，廖 飞.共轭梯度法研究与展望.[J]牡丹江师范学院学报(自然科学版),2012,4:10-12
问：论文 《共轭梯度法》 文献当中 卷期 还有页怎么写
- 答：张 鹏,廖 飞.共轭梯度法研究与展望.[J]牡丹江师范学院学报(自然科学版),2012,4:10-12
问：什么是共轭梯度法
- 答：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。 共轭梯度法最早是又Hestenes和Stiefle（1952）提出来的，用于解正定系数矩阵的线性方程组，在这个基础上，Fletcher和Reeves（1964）首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法。由于共轭梯度法不需要矩阵存储，且有较快的收敛速度和二次终止性等优点，现在共轭梯度法已经广泛地应用与实际问题中。 共轭梯度法是一个典型的共轭方向法，它的每一个搜索方向是互相共轭的，而这些搜索方向d仅仅是负梯度方向与上一次迭代的搜索方向的组合，因此，存储量少，计算方便
问：共轭梯度法的简介
- 答：共轭梯度法最早是由Hestenes和Stiefle提出来在这个基础上，Fletcher和Reeves （1964）首先提出了解非线性最优化问题的共轭梯度法。由于共轭梯度法不需要矩阵存储，且有较快的收敛速度和二次终止性等优点，现在共轭梯度法已经广泛地应用于实际问题中。
共轭梯度法是一个典型的共轭方向法，它的每一个搜索方向是互相共轭的，而这些搜索方向d仅仅是负梯度方向与上一次迭代的搜索方向的组合，因此，存储量少，计算方便
