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) between the steepest descent between law and Newton'

powell算法设计 鲍威尔法又称方向加速法，它由Powell于1964年提出，是利用共轭方向可以加快收敛速度的性质形成的一种搜索方法。该方法不需要对目标函数进行求导，当目标函数的导数不连续的时候也能应用，因此，鲍威尔算法是一种十分有效的直接搜索法。 Powell法可用于求解一般无约束优化问题，对于维数n<20的目标函数求优化问题，此法可获得较满意的结果。 不同于其他的直接法，Powell法有一套完整的理论体系，故其计算效率高于其他直接法。该方法使用一维搜索，而不是跳跃的探测步。同时