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文件名称：多体系统优化：基于梯度的优化方法all.docx
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总页数：13 页
更新时间：2026-02-05
总字数：约1.11万字
文档摘要
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基于梯度的优化方法
在多体系统优化中，基于梯度的优化方法是一种非常有效的技术，它通过计算目标函数的梯度来指导优化过程。本节将详细介绍基于梯度的优化方法的原理和应用，以及如何在多体系统中实现这些方法。我们将通过具体的例子和代码来说明如何使用基于梯度的优化方法来改进多体系统的性能。
梯度下降法
梯度下降法是一种常用的基于梯度的优化方法，它通过迭代更新参数来最小化目标函数。在多体系统优化中，梯度下降法可以用于调整系统的参数，以使其在特定的性能指标下达到最优状态。
原理
梯度下降法的核心思想是沿着目标函数的负梯度方向逐步更新参数，以逐步逼近函数的最小值。假设目标