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。
牛顿法求解无约束最优化问题的方法 B6公式是从B2对x求导得到的pk是定义的方向，沿着负梯度方向，后面是证明这样确实是f(x)减小的方向。这些在《数值计算》这些书里都有。
如何基于无约束方法建立约束优化方法 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。二次收敛与二阶收敛没有尽然联系，更不是一回事，二次收敛往往具有超线性以上的
