最陡下降法和共軛梯度法

最陡下降法和共軛梯度法是兩種常用的最佳化算法，用於找到函式的最小值。

最陡下降法是一種簡單的一階最佳化方法，其基本思想是沿著函式斜率的負方向來搜尋。在每次疊代中，選擇一個步長，使得在該方向上移動的步長所對應的函式值下降最快。最陡下降法的收斂速度相對較慢，但穩定性較好。

共軛梯度法是一種更複雜的最佳化算法，它結合了最陡下降法和牛頓法的思想。在共軛梯度法中，沿著一個方向搜尋，並使用該方向上的斜率信息來構造新的搜尋方向。這種方法在解決非線性最佳化問題時表現較好，尤其在具有多峰現象的問題中。

這兩種方法各有優缺點，適用於不同的最佳化問題和場景。選擇哪種方法取決於具體的問題和需求。