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
非线性优化中的 KKT 条件该如何理解？ 普通本科数学教材中都会介绍Lagrange乘子法，用于求解带等式约束的极值问题，KKT条件是拉格朗日乘子法的…
求解非线性规划问题？ 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：jiwenjuan996非线性规划问题的求解方法Content无约束非线性规划问题有约束非线性规划问题Matlab求解有约束非线性规划问题一.无约束问题？一维搜索指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。逐次插值逼近法近似黄金分割法（又称0.618法）？无约束最优化指寻求n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这些迭代算法的基本思想是：在一个近似点处选定一个有利搜索方向，沿这个方向进行一维寻查，得出新的近似点。然后对新点施行同样手续，如此反复迭代，直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同，可以有各种算法。最速下降法（负梯度法）Newton法共轭梯度法拟Newton法变尺度法二.有约束问题（一）罚函数法（SUMT）1、算法思想：将有约束优化问题转化为一系列无约束优化问题进行求解.(SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique-SUMT）2、算法类型：外点法（外惩法）内点法（内惩法）3、问题：4.1、外点法（外部惩罚函数法）：外点法框图：kk1初始x(0)，10，10。
