就是松弛迭代算法啊,比如迭代求根的时候,新的点相对旧的点位移了:
但我实际取的新点却是:
这个时候,乘上的因子就是松弛因子,若是它大于1,就是所谓矫枉过正。但是,小于1,大于0,也是可以的。根据你不同的方法,这个值的最优的数值是不同的。有的时候,这个值选的太大或者太小,都会使得迭代变慢。
所以说,所谓矫枉必须过正,其实是站不住脚的,这与被纠正者的性质有关。如若此人或物,颇为坚韧、固执,那么矫枉过正,似乎有些道理;然而若如墙头之草,那这个松弛因子就要小于1,也就是比你预期的矫正力度还要小。
然而总须有一个「正」,可以使得我们作为目标、去「允执厥中」。这是最终的目的,不可忘却,不然什么样的手段,都成了「枉」。