主要介绍了基于Python共轭梯度法与最速下降法之间的对比，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在一般问题的优化中，最速下降法和共轭梯度法都是非常有用的经典方法，但最速下降法往往以”之”字形下降，速度较慢，不能很快的达到最优值，共轭梯度法则优于最速下降法，在前面的某个文章中，我们给出了牛顿法和最速下降法的比较，牛顿法需要初值点在最优点附近，条件较为苛刻。 算法来源：《数值最优化方法》高立，P111 我们选用了64维的二次函数来作为验证函数，具体参见上书111页。 采用的三种方法为： 共轭梯度方法（FR格式）、共轭梯度法（PRP格式）、最速下降法 # -*- coding: utf-8 -