Anderson混合是一种经典的外推方法，它能利用历史迭代信息加速定点迭代的收敛，在科学计算和机器学习中得到了成功的应用.由于Anderson混合在实践中经常表现出优越的数值性能，在各类应用中围绕Anderson混合的算法设计和理论分析成为近几年的研究热点.本文综述关于Anderson混合的研究进展，重点介绍基于Anderson混合的新算法.
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