python共轭梯度法

共轭梯度法是一种用于解决优化问题的迭代算法，特别适用于解决大规模线性方程组的问题。在Python中，可以使用SciPy库中的`scipy.optimize`模块来实现共轭梯度法。

下面是一个使用共轭梯度法求解线性方程组的示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2

# 定义约束条件
def constraint(x):
    return x[0] + x[1] + x[2] - 1

# 初始化变量
x0 = np.array([0, 0, 0])

# 使用共轭梯度法求解最小化问题
result = minimize(objective, x0, constraints={'type': 'eq', 'fun': constraint}, method='CG')

# 输出结果
print("最优解：", result.x)
print("最优值：", result.fun)

这段代码中，我们定义了一个目标函数`objective`和一个约束条件`constraint`，然后使用`minimize`函数来求解最小化问题。其中，`method='CG'`表示使用共轭梯度法进行求解。