Метод сопряженных градиентов представляет собой итеративный алгоритм оптимизации, который использует последовательные сопряженные направления для минимизации целевой функции. В отличие от классического градиентного спуска, при выборе нового направления учитываются все ранее использованные направления, что способствует повышению скорости сходимости. Этот метод особенно полезен для решения больших систем линейных уравнений и оптимизации квадратичных функций в многомерных пространствах.