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共轭梯度法。[24]，明确计算和实现Jacobian∇x x tdθ（x t，t，t）∈Rn×n在高维度中是棘手的。此外，即使我们可以访问v [x | x t]，天真地计算矩阵σy + a v [x |的倒数x t]a⊤在等式中。（19）仍然很棘手。幸运的是，我们观察到矩阵σy + a v [x | x t] a a是对称阳性定位（SPD），因此与共轭梯度（CG）方法兼容[71]。CG方法是一种迭代算法，用于求解MV = B的线性系统，其中SPD矩阵M和向量B是已知的。重要的是，CG方法仅需要通过执行矩阵向量乘积MV的操作员隐式访问M，给定Vector V。在我们的情况下，求解的线性系统是
通过期望最大化从观察结果中学习扩散先验
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