第五周第二天

所用时间：225分钟
代码量（行）：0
博客量（篇）：12
了解到的知识点：
1.无约束非线性优化问题梯度法
梯度法是用负梯度方向作为搜索方向的。
负梯度方向是目标函数在当前点的最速下降方向，因此梯度法也称为最速下降法。
步骤0，选取初始点x0，容许误差，令k=0；
步骤1，计算gk=▽f(xk)，若一阶导数小于等于精度停算，输出xk作为近似极小点；
步骤2，取方向dk=-gk；
步骤3，由线性搜索方法确定步长因子。
2.牛顿法
初始猜测：选择一个初始近似解 x0迭代计算：使用迭代公式计算下一个近似解 xn+1
收敛判断：检查 ∣xn+1−xn∣是否小于某个预设的容差 ϵ，或者 ∣f(xn+1)∣是否足够小。如果满足条件，停止迭代；否则，继续迭代