迭代演算法什麼意思

疊代算法是一種通過不斷重複某種計算步驟（疊代）來獲得越來越好的結果的方法。在每個疊代步驟中，算法使用當前估計值來更新或改進解，直到達到一個終止條件，例如達到一個精度閾值、達到最大疊代次數或者解收斂到某個穩定狀態。

疊代算法在許多領域都有套用，包括數值分析、最佳化、機器學習、圖像處理、控制理論等。一些常見的疊代算法包括梯度下降、線性回歸、邏輯回歸、神經網路訓練、遺傳算法、模擬退火等。

疊代算法的優點是它們通常相對簡單，易於實現，並且可以處理複雜的問題。然而，它們的缺點是它們可能需要大量的疊代才能得到滿意的解，並且可能陷入局部最優解或停滯不前。因此，選擇合適的疊代算法和參數對於獲得好的結果非常重要。