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为了保证共轭梯度法每次迭代方向都是下降方向，通过选择参数定义了一个新的搜索方向，设计了一种求解无约束优化问题的修正共轭梯度算法，并对算法的收敛性进行了分析。结果表明：所设计的算法每次迭代产生的搜索方向都是下降方向，且当迭代次数充分大时，搜索方向是有界的；当假设目标函数可微，且其梯度满足Lipschitz 条件，线性搜索满足Wolfe 条件时，该算法是全局收敛的。