conjugate direction的意思|示意
[计] 共轭方向
conjugate direction的用法详解
Conjugate direction的用法讲解
近几十年来，许多学科，如统计学，管理科学，电子计算机以及金融学，都使用到了Conjugate direction（共轭方向法）技术。 Conjugate Direction是一种用于研究优化问题的技术，通过利用一系列连续的共轭方向来搜索多维空间中的最优解。这一技术和梯度下降法相比，可以更快的找到最优解。
Conjugate Direction的主要特点是在连续的步伐中，可以不断朝着搜索最优解的方向发展。这一技术不仅能够控制结果的收敛性，而且可以抑制在运算过程中由于极小值而产生的不稳定性。
Conjugate direction的主要步骤包括：首先，应该确定初始迭代向量，然后，在一系列连续的共轭方向中根据给定的方向向量，反复地进行搜索，直到找到合适的最优解为止。
Conjugate Direction技术最重要的一点是可以把非线性的搜索问题，转化为线性的搜索问题，从而更好的控制结果的收敛性和稳定性。
此外，Conjugate Direction也可以用来解决全局优化问题，因为它可以在搜索最优解的过程中，及时地发现局部最优解。
总而言之，Conjugate Direction是一种优化技术，可以为研究者提供快速的搜索过程，从而逐渐进步收敛地找出最优解。它不仅可以抑制结果的不稳定性，而且可以提高收敛速度，从而节省更多的计算时间。
conjugate direction相关短语
1、 conjugate direction method 共轭方向法,的翻译是共轭方向方法,共轭方向法英语
2、 conjugate direction search method 共轭方向搜索法
3、 conjugate direction algorithm 共轭方向算法
4、 conjugate direction search 共轭方向搜索法
5、 proper conjugate direction method 恰当共轭方向法
6、 conjugate direction of diametral plane 径面的共轭方向
7、 preconditioning conjugate-direction descend 预条件共轭梯度
8、 variable metric conjugate direction method 变尺度共轭方向法
9、 left conjugate gradient direction 左共轭梯度方向
conjugate direction相关例句
In this paper we discuss conjugate direction method for LS estimator and analyse error of iterative solution.
本文讨论了求ls估计的共轭方向法，对迭代解的误差进行了分析。
Unconstrained optimization methods include gradient, conjugate direction, Newton, and quasi - Newton methods.
无约束最优化方法包括梯度法 、 共轭方向法 、 牛顿法和拟牛顿法.
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Unconstrained optimization methods include gradient, conjugate direction, Newton, and quasi-Newton methods.
约束最优化方法包括梯度法、共轭方向法、牛顿法和拟牛顿法。
Conjugate direction algorithm is an important algorithm in the theory of optimization. Determining conjugate vectors is a key in conjugate direction algorithm.
共轭方向算法是非线性最优化理论中一类重要的算法，确定共轭向量是共轭方向算法的关键。