特點：具有超線性收斂速度，只需要計算梯度，避免計算二階導數
\(step0:\)
給定初始值\(x_0\),容許誤差\(\epsilon\)
\(step1:\)
計算梯度\(g_k=\nabla f(x_k)\),if \(norm(g_k)<=\epsilon\)， \(break;\)
輸出當前值\(x_k\)
else \(to step2\)
\(step2:\)
\[\begin d_k=-g_k, & \text \\ d_k=-g_k+\beta_d_, & \text \end
\]\[\beta_=\frac^tg_}
\]\(step3:\)
利用線搜尋技術確定\(\alpha_k\)
共軛梯度演算法介於梯度下降和牛頓法之間，快於線性收斂，只需要梯度，不用計算二階導數；
《最優化方法及其matlab程式設計》
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