最优化问题中，牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少？ 经常看到资料上这么写，谁能给出详细点的解释，比如在几何方面上的解释
无约束最优化方法 的编程问题 牛顿法function newton(x0)%用牛顿法求函数f的极少值syms f x Q w x1 n sumf=x^4-4*x^3-6*x^2-16*x+4；Q=diff(f，x)；求f的一阶导数W=diff(Q，x)；求f的二阶导数n=1；迭代的次数。
最优化：线搜索中有最速下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法，那么他们分别时候用啊？？ 最优化 最优化：线搜索中有最速下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法，那么他们分别时候用啊？最优化：线搜索中有最速下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法，那么他们。
