Ceres Solver中的线性求解器类型（linear_solver_type）有多个选项，包括：
DENSE_QR：使用稠密QR分解方法求解线性方程组。适用于内存足够的小规模问题，求解速度较快。
DENSE_SCHUR：使用Schur补方法进行求解。适用于大规模问题，但内存消耗较大。
SPARSE_NORMAL_CHOLESKY：使用稀疏Cholesky分解方法求解正规方程。适用于具有稀疏结构的问题，例如SLAM问题，但求解速度较慢。
SPARSE_SCHUR：使用Schur补方法进行求解，其中Hessian矩阵的块对角线部分使用稀疏Cholesky分解方法，而其他部分使用稠密QR分解方法。适用于具有稀疏结构的大规模问题。
CGNR：共轭梯度法（Conjugate Gradient Normal Residual）。适用于具有稀疏结构的问题，但求解速度较慢。
DENSE_NORMAL_CHOLESKY：使用稠密Cholesky分解方法求解正规方程。适用于内存足够的小规模问题。
不同的线性求解器适用于不同类型的问题和数据结构，应根据问题的特点选择合适的线性求解器。如果不确定使用哪种线性求解器，可以尝试多个线性求解器并比较其性能。
