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几类含参数共轭梯度法的全局收敛性研究的中期报告
含参数共轭梯度法是一种求解无约束优化问题的有效方法之一，该方法通过利用共轭方向的性质，在有限次迭代中能够收敛到全局最优解。在实际应用中，由于参数选取的不同，含参数共轭梯度法的性能可能会发生变化。因此，对于含参数共轭梯度法的全局收敛性进行研究是很有必要的。
目前，关于含参数共轭梯度法的全局收敛性研究可以分为以下几类：
1.一般参数选取情况下的全局收敛性研究。在该类研究中，通常假设参数选取是任意的，研究该方法的全局收敛性质。其中，对于线性方程组求解问题，该类研究已经有了较为完善的理论，能够证明含参数共轭梯度法的收敛性。但是对于非线性优化问题，该类研究尚不完备，仍然需要更多的探讨。
2.特殊参数选取情况下的全局收敛性研究。在该类研究中，特定的参数选取方法能够保证含参数共轭梯度法的全局收敛性，通常这种方法需要利用特殊的结构信息，例如Hestenes-Stiefel参数、Fletcher-Reeves参数等。
3.基于经验的参数选取方法的全局收敛性研究。在该类研究中，通常会提出一些基于经验的参数选取方法，并且通过数学证明或者数值实验，来说明该方法的全局收敛性质。
总体来说，对于含参数共轭梯度法的全局收敛性的研究尚未达到完备，需要进一步开展相关的探索工作。