大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于最速下降法c语言的问题，于是小编就整理了2个相关最速下降法c语言的解答，让我们一起看看吧。
共轭法原理？
共轭法（Conjugate Gradient Method）是一种用于求解线性方程组Ax = b的迭代方法，特别是当矩阵A是对称正定矩阵时。它是由Fletcher和Reeves在1964年提出的，是一种介于最速下降法（Gauss-Seidel法）和牛顿法之间的方法。
共轭法的原理基于以下几个关键点：
1. **二次函数的极小值问题**：求解线性方程组Ax = b等价于求解二次函数f(x) = (1/2)x^T A x - b^T x的极小值问题，其中x是未知向量。
2. **共轭方向**：在求解二次函数极小值问题时，共轭方向是两个方向，它们在当前点的负梯度方向上，且它们的线性组合能够产生一个更小的二次函数值。共轭方向的概念是由Cauchy-Schwarz不等式推导出来的。
3. **搜索方向**：在共轭法中，每一步的搜索方向是当前残差向量（即当前点处的负梯度）和前一步搜索方向的共轭方向。这种方法确保了每一步的搜索都能带来有效的进展。
4. **快速收敛**：共轭法的一个关键特点是它通常比最速下降法更快地收敛到解。在最坏情况下，共轭法只需要n次迭代（其中n是方程组的维度），而最速下降法可能需要更多的迭代次数。
5. **无需计算Hessian矩阵**：与牛顿法不同，共轭法不需要计算Hessian矩阵，因此在处理大型问题时更为高效。
1. 初始化：选择初始向量x0和残差向量r0 = b - Ax0。
2. 对每一个k从1到n（方程组的维度）：
什么叫迭代法？
迭代法是一类利用递推公式或循环算法通过构造序列来求问题近似解的方法。例如，对非线性方程 ，利用递推关系式 ，从 开始依次计算 ，来逼近方程的根 的方法，若 仅与 有关，即 ，则称此迭代法为单步迭代法，一般称为多步迭代法；对于线性方程组 ，由关系 从 开始依次计算 来过近方程 的解的方法。
若对某一正整数 ，当 时， 与 k 无关，称该迭代法为定常迭代法，否则称之为非定常迭代法。称所构造的序列 为迭代序列。
迭代法是一种基本的计算机解决问题的方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，通过不断用变量的旧值递推新值的过程来解决问题。
迭代法又分为精确迭代和近似迭代，最常见的迭代法是牛顿法，其他还包括最速下降法、共轭迭代法、变尺度迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、单纯型法、惩罚函数法、斜率投影法、遗传算法、模拟退火等等1。
迭代法是一类利用递推公式或循环算法通过构造序列来求问题近似解的方法。
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值，迭代法又分为精确迭代和近似迭代。
到此，以上就是小编对于最速下降法c语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于最速下降法c语言的2点解答对大家有用。
