网站介绍：文章浏览阅读3k次，点赞5次，收藏49次。共轭梯度法也是解决无约束优化问题的常用迭代算法，它结合了最速下降法矩阵共轭梯度的性质，可以加快算法的迭代过程。且如果初始点选取后的最终优化中不满足精度条件，还可保存上一步得到的迭代点进行再次迭代直到获得较好的优化值。以上过程一般都可以获得较好的迭代点和优化值。该算法简介如下：根据以上算法过程，我们可以选取目标函数进行测试，以下是测试代码：（注：读者可以自由地在初始数据修改初始点、精度等参数，以观察和比较不同初始点的迭代过程，迭代最优值的差异等，如果读者希望修改目标函数，则需要在相应的函数定义处进行_共轭梯度法python代码
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