第十三周第二天

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了解到的知识点：
今天的实验中用到了最速下降法
最速下降法是一种用于求解无约束优化问题的迭代算法，特别适用于多元函数的最小化。其核心思想是沿着当前点的负梯度方向（即函数局部下降最快的方向）进行搜索，通过迭代逐步逼近函数的极小值点。
优点：
实现简单，只需计算梯度。
对初始点选择不敏感，适合初步优化。
缺点：
收敛速度慢：在接近极小值时可能呈现“锯齿现象”（相邻搜索方向正交）。
依赖步长选择：不合适的步长可能导致震荡或收敛失败。
对条件数高的函数（如长窄谷形函数）效率极低。