Numerical Optimization共軛梯度法

n 個 p i n個p_i n個pi​線性無關且共軛，表示爲x的基 這樣極小化括號的數，轉化爲n個一維的優化問題 共軛法 搜索步長 α k \alpha_k αk​是通過極小化 Φ ( x k + α p k ) \Phi(x_k+\alpha p_k) Φ(xk​+αpk​)得到的 即對於凸的二次函數，共軛算法的步長是可能精確計算得到的 證明 舉例 二維的問題， ϕ ( x ) \phi(x)

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