最速下降法/steepest descent,牛顿法/newton,共轭方向法/conjugate direction,共轭梯度法/conjugate gradient 及其他
转自:http://www.codelast.com/?p=2573在最优化的领域中,这“法”那“法”无穷多,而且还“长得像”——名字相似的多,有时让人觉得很迷惑。在自变量为一维的情况下,也就是自变量可以视为一个标量,此时,一个实数就可以代表它了,这个时候,如果要改变自变量的值,则其要么减小,要么增加,也就是“非左即右“,所以,说到“自变量在某个方向上移动”这个概念的时候,它并不是十分明显;而在自