什么是共轭效应？
共轭本意是两头牛背上的架子称为轭，轭使两头牛同步行走。共轭即为按一定的规律相配的一对，通俗点说就是孪生。
凡共轭体系上的取代基能降低体系的π电子云密度，则这些基团有吸电子共轭效应，用-C表示，如-COOH，-CHO，-COR；凡共轭体系上的取代基能增高共轭体系的π电子云密度，则这些基团有给电子共轭效应，用+C表示，如-NH2，-R、-OH。
扩展资料：
特点
沿共轭体系传递不受距离的限制。
共轭效应，由于形成共轭π键而引起的分子性质的改变叫做共轭效应。共轭效应主要表现在两个方面。
①共轭能:形成共轭π键的结果使体系的能量降低,分子稳定。例如CH2=CH—CH=CH2共轭分子,由于π键与π键的相互作用,使分子的总能量降低了,也就是说, CH2=CH—CH=CH2分子的能量比两个不共轭的CH2=CH2分子的能量总和要低。所低的数值叫做共轭能。
②键长：从电子云的观点来看，在给定的原子间，电子云重叠得越多，电子云密度越大，两个原子结合得就越牢固，键长也就越短，共轭π键的生成使得电子云的分布趋向平均化，导致共轭分子中单键的键长缩短，双键的键长加长。
共轭效应是电子效应的一种。组成共轭体系的原子处于同一平面,共轭体系的p电子，不只局限于两个原子之间运动,而是发生离域作用，使共轭体系的分子产生一系列特征；
如分子内能低、稳定性高、键长趋于平均化，以及在外电场影响下共轭分子链发生极性交替现象和引起分子其他某些性质的变化，这些变化通常称为共轭效应。
参考资料来源：百度百科-共轭
参考资料来源：百度百科-共轭效应
在机器学习和数学中，"共轭效应"一词通常与优化算法中的梯度下降法相关联。
共轭效应是指在最小化某个函数的过程中，使用不同的搜索方向可以实现更快的收敛速度。具体来说，对于某个优化问题，梯度下降法通过计算函数在当前点的梯度来确定下一步的搜索方向。然而，如果每一步都朝着梯度的反向前进，可能会导致算法在搜索空间中来回波动并收敛缓慢。
为了克服这个问题，共轭梯度法引入了共轭方向的概念。共轭方向是指在搜索空间中互相垂直的方向，使得通过沿着这些方向的组合来搜索最小值时，能够快速收敛到最优解。通过每一步选择与先前方向共轭的搜索方向，可以避免重复搜索相同的区域，从而提高收敛速度。
共轭效应的概念广泛应用于求解线性方程组和优化问题的算法中，特别是在处理大规模问题时。通过利用共轭性质，可以更有效地搜索解空间，并加快收敛过程。
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