(三)思考与实践 思考Metropolis Hastings算法，Slice取样法，Gibbs取样法产生随机数的 差异。 (四)教学方法与手段 课堂讲授 第五章优化方法 (一)目的与要求 介绍最优化中的各种算法：交替方向乘子法，线性化Bregman迭代方法， 最速下降法，生顿法，拟生颇法，共扼梯度法，BFGS算法等方法 (二)教学内容 第一节交替方向乘子法，线性化Bregman迭代方法 1.主要内容 介绍针对不同优化问题的交替方向乘子法，线性化Bregman迭代方法 2.基本概念和知识点 交替方向乘子法、线性化Bregman迭代法 3.问题与应用（能力要求） 掌握交替方向乘子法，线性化Bregman迭代方法 第二节最速下降法，牛顿法 1.主要内容 介绍最速下降法的计算法，锯齿现象，介绍牛顿法 2.基本概念和知识点 最速下降方向，锯齿现象，牛顿方向 3.问题与应用（能力要求） 掌握最速下降法、牛顿法的计算方法，优缺点，锯齿现象的产生原因。 第三节拟牛顿法 1.主要内容 介绍拟牛顿法的迭代思想 2.基本概念和知识点 拟牛顿法 3.问题与应用（能力要求） 掌握拟牛顿法的计算方法，优缺点。 第四节共加梯度法，BFGS算法 1.主要内容 介绍共轭梯度法，BFGS算法的迭代思想 2.基本概念和知识点5 （三）思考与实践 思考 Metropolis Hastings 算法，Slice 取样法， Gibbs 取样法产生随机数的 差异。 （四）教学方法与手段 课堂讲授 第五章 优化方法 （一）目的与要求 介绍最优化中的各种算法：交替方向乘子法，线性化 Bregman 迭代方法， 最速下降法，牛顿法，拟牛顿法，共轭梯度法，BFGS 算法等方法 （二）教学内容 第一节 交替方向乘子法，线性化 Bregman 迭代方法 1．主要内容 介绍针对不同优化问题的交替方向乘子法，线性化 Bregman 迭代方法 2．基本概念和知识点 交替方向乘子法、线性化 Bregman 迭代法 3．问题与应用（能力要求） 掌握交替方向乘子法，线性化 Bregman 迭代方法 第二节 最速下降法，牛顿法 1．主要内容 介绍最速下降法的计算法，锯齿现象，介绍牛顿法 2．基本概念和知识点 最速下降方向，锯齿现象，牛顿方向 3．问题与应用（能力要求） 掌握最速下降法、牛顿法的计算方法，优缺点，锯齿现象的产生原因。 第三节 拟牛顿法 1．主要内容 介绍拟牛顿法的迭代思想 2．基本概念和知识点 拟牛顿法 3．问题与应用（能力要求） 掌握拟牛顿法的计算方法，优缺点。 第四节 共轭梯度法，BFGS 算法 1．主要内容 介绍共轭梯度法，BFGS 算法的迭代思想 2．基本概念和知识点