数学优化入门：梯度降低法、牛顿法、共轭梯度法

一、基本概念 1.1 方向导数 1.2 梯度的概念 所以，对于一元函数，即y=f(x)，其梯度的方向老是指向x轴正方向或反方向，而大小即该点的导数。web 若是考虑z=f(x,y)描绘的是一座在点(x,y)的高度为f(x,y)的山。那么，某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向，而梯度的大小告诉咱们坡度到底有多陡。算法 对于含有n个变量的标量函数，其梯度表示为 编程 1.3 梯度与方向导数 函数在某

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