，利用非线性优化共轭梯度例程[10]优化

非线性优化共轭梯度法是一种常用的数值优化算法，它适用于解决函数是非线性的最小化问题。这种方法基于牛顿迭代的思想，但在每次迭代过程中只使用目标函数的一阶导数信息，即梯度，而非二阶导数（Hessian矩阵）。共轭梯度算法通过构造一系列与前一次搜索方向接近的搜索方向，形成一种“共轭”的序列，以此加速收敛速度。

在优化过程中，共轭梯度例程通常包括以下几个步骤：
1. 初始化：选择一个初始点和一个搜索方向。
2. 搜索方向：计算当前点处的梯度，并根据共轭规则找到下一个搜索方向。
3. 线搜索：沿着搜索方向逐步减小函数值，直到满足一定的收敛条件（如函数值下降、梯度长度小于某个阈值等）。
4. 更新位置：将搜索结果更新到新的位置，然后进入下一轮循环。

[10]中的参考文献可能是对特定的共轭梯度算法详细描述或理论支持。