最速下降法 步长 最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向，又称为梯度法，是无约束最优化中最简单的方法.从点x1 沿着最速下降方向d，以步长λ到达点x2，数学上可以写为x2=x1+λ*d.这里的d的表达式已经从理论给出，那么问题.
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
最优化Goldstein算法确定步长的最速下降法，matlab怎么编 1 无约束非线性最优化问题常用算法：梯度法（最速下降法）、共轭梯度法、变尺度法和步长加速法。其中，前三个要用到函数的一阶导数或二阶导数，适用于函数表达式导数存在且求导简单的情况，而步长加速法则相反，适用于函数表达示复杂，甚至无解析表达式，或导数不存在情况。2 约束非线性最优化问题常用算法：按照是否化成无约束问题可分为 可行方向法、制约函数法（外点法和内点法），其中内点法适用于目标函数在可行域外性质复杂情况，外点法则相反。后者根据罚函数或障碍函数的构造不同，又有不同的变形。
