正则化收敛速率
收敛半径的三种求法
    收敛半径是一个数值分析中常用的概念，它可以用来量化一个算法中的收敛性和正确性。收敛半径有多种计算方法，用以判断一个算法的收敛速度以及算法所求出的结果的准确度。常用的求收敛半径的方法包括相邻两次迭代误差的求法（Neighboring Error Calculation Method），解的离散变化量的求法（Residual Discrete Change Quantity Method）和末端误差的求法（Terminal Error Method）。
    相邻两次迭代误差的求法是最常用的一种收敛半径求法，它根据算法同时进行的迭代和收敛过程中连续两次变量的误差，计算出收敛的半径。这种求法的关键步骤是计算相邻两次迭代误差，即按照算法收敛过程计算出第n次（n≥2）变量误差为E1，同时第n-1次变量误差为E0，若E1<E0，则收敛半径为E1/E0；若E1>E0，则收敛半径为1。
    解的离散变化量的求法是另一种常用的收敛半径求法，它根据解的离散变化量进行计算。在连续两次迭代中，将当前变量的值减去上一次迭代中变量的值，再除以当前迭代中变量的值，得到解的离散变化量，若这个量小于预先设定的精度要求，收敛半径为解的离散变化量；若这个量大于预先设定的精度要求，则收敛半径为预先设定的精度要求。
    末端误差的求法是第三种收敛半径求法，它根据计算过程结束时产生的误差来计算收敛半径。在连续两次迭代的结束，将最后一次迭代得到的变量误差（即末端误差）减去上一次时的变量误差，再除以最后一次时的变量误差，得到收敛半径，若末端误差比上一步变量误差小，则收敛半径为末端误差，否则收敛半径为1。
    总结而言，收敛半径的三种求法可以有效地评估算法的收敛性和正确性，它们的共同特点是根据收敛过程中相邻两次迭代变量的变化量，来计算收敛的半径。但它们各有侧重点，如相邻两次迭代误差的求法比较看重误差的变大，而解的离散变化量的求法和末端误差的求法更看重计算结果的精度要求。

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