最速下降法和共轭梯度法都适合求解对称方程组，并且共轭梯度法的收敛速度更快。

设n阶矩阵A为对称正定矩阵，向量b不等于0，用共轭梯度法求解Ax=b，最多n步即可求得方程组的解。

共轭梯度法可以求解一般的非对称的线性方程组。

使用预优共轭梯度法求解方程组时，如果方程组的系数矩阵对角元相差较大，可以使用对角预优矩阵。

对于共轭梯度法，在计算机程序的实际运行中，由于浮点运算并非精确计算产生的舍入误差，容易导致残量之间的正交性很快损失，因而可能有限步内终止性无法成立，另外如果矩阵的阶数n可能很大，迭代n步的计算量都十分巨大，请从两方面考虑重新设计共轭梯度法的收敛准则？并给出更加实用的伪代码。

本章讨论的三类古典迭代法是（）

本章讨论的三类古典迭代法是（）

下面哪些是全局性的搜索算法（）,哪些是局部性的搜索算法（） A.共轭梯度法 B.遗传算法 C.Powell算法 D.模拟退火算法 E.牛顿法

VSB调制要求滤波器的滤波器满足（）。

有限长共轭对称序列是关于n=N点共轭对称。

实序列的傅立叶变换必是（)