共轭梯度算法和阻尼牛顿法

共轭梯度算法和阻尼牛顿法都是优化算法中的常用方法，下面分别进行介绍：

共轭梯度算法：
共轭梯度算法是一种迭代算法，用于求解对称正定线性方程组或者无约束二次规划问题。它的优点是收敛速度快，只需要存储两个向量和一个标量，所以内存占用小。共轭梯度算法的基本思想是，每次迭代时沿着一个新的搜索方向进行搜索，这个搜索方向是由前面的搜索方向线性组合而成的，同时满足与前面的搜索方向共轭。共轭梯度算法的具体实现可以参考引用中的代码。

阻尼牛顿法：
阻尼牛顿法是牛顿法的改进算法，用于求解无约束非线性优化问题。它的优点是收敛速度快，但是不需要求解矩阵的逆，所以运算量相对较小。阻尼牛顿法的基本思想是，在牛顿法的基础上引入阻尼因子，使得每次迭代的步长不再是牛顿方向，而是在牛顿方向上加上一个阻尼因子的修正。阻尼牛顿法的具体实现可以参考引用中的Matlab代码。