最小化潮流算法能对收敛过程加以控制 ，法代过程总是使目标函数下降 ，其计算结果永不发散（）
举一反三
- 最小化潮流算法如果收敛到一个非零值，则潮流（） A: 收敛 B: 不收敛 C: 超过法代次数 D: 无法确定
- 创新设计思维解决问题的过程是（） A: 收敛，发散 B: 发散 C: 发散，收敛，再发散，再收敛 D: 发散、收敛
- 采用牛顿法作为优化方法 ，使得最优潮流算法具有二次收敛速度 ，能经过少数几次法代便收敛到最优点（）
- 神经网络的训练过程就是通过使用梯度下降算法来________损失函数，从而迭代优化神经网络参数，使输出尽可能拟合目标。
- 全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是（） A: 全局梯度算法可以找到损失函数的最小值 B: 批量梯度算法可以解决局部最小值问题 C: 随机梯度算法可以找到损失函数的最小值 D: 全局梯度算法收敛过程比较耗时