"迭代更新"(Iterative Update)是指通过多次迭代或循环来更新数据或改进模型的过程。在计算机科学和数据分析领域中，迭代更新是一种常见的技术，用于逐步优化和改进解决方案，直到满足特定的条件或达到期望的结果。

　　迭代更新通常涉及以下步骤：

　　1. 初始化：在开始迭代之前，需要对数据或模型进行初始化。这可以包括设置初始参数、准备数据集等。

　　2. 迭代过程：在每次迭代中，根据当前的状态或结果，采取特定的更新操作。这可以是根据数据进行计算、应用某种算法或模型，并根据当前结果进行调整或改进。

　　3. 终止条件：定义终止迭代的条件。可以是达到预定的迭代次数、满足某个准则或指标，或者在达到某种收敛条件时停止迭代。

　　4. 更新结果：在每次迭代完成后，根据更新的结果更新数据、参数或模型。这可以是更新权重、调整参数、更新数据集等。

　　5. 判断终止：在每次迭代后，判断是否满足终止条件。如果满足条件，迭代过程停止;否则，继续下一轮迭代。

　　迭代更新的目标是通过多次迭代逐步逼近或优化解决方案，使其更接近期望的结果。这种迭代的过程可以在机器学习、优化算法、数值计算等领域中应用，用于解决各种问题，如参数调整、模型训练、优化函数等。迭代更新允许系统逐渐调整和改进，从而达到更好的性能、精度或效果。