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    <title>最优化 on 知星悟地</title>
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    <description>Recent content in 最优化 on 知星悟地</description>
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      <title>用自适应梯度下降求解电磁反演问题：向深度学习借一种更省时的优化器</title>
      <link>https://geowisdom.com.cn/posts/research/adaptive_gradient_descent_em/</link>
      <pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>介绍发表于 IEEE TGRS 的论文：将深度学习中的自适应梯度下降（AGD，如 Adam 与 RMSProp）引入大地电磁反演，用累积梯度取代昂贵的线搜索，比传统 NLCG 节省三分之一以上的计算成本</description>
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      <title>线性共轭梯度算法库</title>
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      <pubDate>Thu, 17 Oct 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>liblcg 是一个 C&#43;&#43; 线性共轭梯度（Conjugate Gradient）算法库，包含一般共轭梯度与预优共轭梯度算法，可高效求解大型线性方程组，并附编译安装与使用示例。</description>
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      <title>Nonlinear conjugate gradient（非线性共轭梯度）</title>
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      <pubDate>Wed, 10 Apr 2019 00:00:00 +0000</pubDate>
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      <description>非线性共轭梯度（NLCG）法用于求解无约束非线性最优化问题，本文介绍 DY 法的迭代框架、Wolfe 条件非精确线性搜索与全局收敛性，并给出可用于重磁非线性反演的 C&#43;&#43; 实现代码。</description>
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