数值分析（上） 最速下降法 计算方法试验上课习题练习-Numerical analysis (on) the steepest descent calculation methods test class exercises exercises

列组消元法解线性方程组，牛顿最速下山法解非线性方程组-Column group elimination method for solving linear equations, Newton' s steepest descent method for solving nonlinear equations

最速下降法； 非线性最优化算法； C#编程； 多元；-Steepest descent method nonlinear optimization algorithms C# programming diverse

共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate Gradient Method (Conjugate Gradient) is between the steepest descent method between a law an

最速下降/牛顿法 armijo线性搜索 比较 F(x)=x2+2x2-ln(x1x2-1) 迭代次数、步长 精度ε=0.1 σ1=0.4 ρ=0.5-Steepest descent/Newton method armijo linear search compare F (x) = x2+ 2x2-ln (x1x2-1) iterations, step length Precision ε = 0.1 σ1 = 0.4 ρ = 0.5