2、牛顿法和最速下降法只能求解无约束优化，有约束的非线性规划有哪些求解方法？ Data Mining 无约束最优化方法 梯度的方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。二次收敛是指一个算法用于具有正定二次型函数时，在有限步可达到它的极小点。。
如何用高等数学解初等数学题？
多元函数极值如何判断极大和极小值 1.如果没有限制条件的话，以二元函数为例，第一步求出该函数的一阶偏导数都为零时的点，记为P0点，此时P0点是稳定点，然后验证Heesen矩阵的的正定性，若正定，在P0点取得极小值，若负定，在P0点取得极大值，若不定，不取得极值.(具体还有判断公式)2.如果有限制条件，例如限制条件为ψ（x，y）=0，那么有两种方法：1.升维：构造拉格朗日函数，利用拉格朗日乘数法作为必要条件求解，然后在验证是否取得极值.2.降维：这种方法多种多样，比如利用参数化求解又或者例如u（x，y，z）=0，限制条件为ψ(x，y，z)=0那么就会得出一个关于z的表达式为：z（x，y）=0，将其带入u(x，y，z)中，这样的话，原函数就由3维降到了2维，就比较方便了.
怎么理解二阶偏导与凸函数的Hessian矩阵是半正定的？ 我猜可能是因为凸函数任意α-切面的等值图均为凸型导致的吧，而且凸函数定义不就是在[a，b]上f(b)>；=f(a…
