吴立德《数值优化》（Numerical Optimization）视频学习笔记（二）

二．无约束优化的基础 1.解的概念 （严格）全局解，（严格）局部解。 2.解的条件 （1）多元函数泰勒公式和中值定理 （2）解的一阶必要条件为一阶梯度等于0 （3）解的二阶必要条件为一阶等于0，二阶半正定（大于等于0） （4）解的二阶充分条件为一阶等于0，二阶正定（大于0） （5）凸函数场合 3.算法 （1）迭代算法：从一个初始点出发，如何构造到下一个更好的点（使得f变小，但是nonmonoton

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