最速下降法(sd);共轭梯度法正则化共轭梯度法
    最速下降法(SD)和共轭梯度法(CG)都是求解非线性优化问题中的常用算法。
    最速下降法是基于梯度方向的一种搜索方法，在每一步所需到函数在当前点的最陡方向，并沿着该方向走一步，直到达到要求的精度为止。该方法速度快，收敛性好，但容易陷入“zigzag”现象，即由于步长过大或过小，导致序列在搜索方向上反复飞奔而收敛缓慢，同时，最速下降法对函数“弯曲性”敏感，函数梯度变化太快时收敛缓慢。
    共轭梯度法是一种基于梯度方向的线性搜索方法，其优势在于快速收敛，准确性高。其核心思想是，由于函数在一般性条件下不是QUADRATIC FUNCTION，因此，图像往往不是一个明显的"碗状"，而是一个复杂的非线性图形。在这种情况下，最速下降法很容易落入“zigzag”现象，收敛速度慢。而共轭梯度法可以从不同方向进行极小值点的搜索，进而明显提高收敛速度。
    总之，最速下降法适用于方向比较简单的情况，而共轭梯度法适用于方向较为复杂的情况。根据不同的情况进行选择，可以有效地提高求解的效率和精度。

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