matlab最速下降法？每種方法都有不同的適用范圍和效果。最速下降法適用于一階可微問題。當(dāng)接近最佳值時，下降速度較慢。由于只需要一階可微性，所以可以求解的問題范圍更廣。不可微性問題也可以重構(gòu)以滿足條件

matlab最速下降法？

每種方法都有不同的適用范圍和效果。最速下降法適用于一階可微問題。當(dāng)接近最佳值時，下降速度較慢。由于只需要一階可微性，所以可以求解的問題范圍更廣。不可微性問題也可以重構(gòu)以滿足條件。通過一些改進方法的應(yīng)用，可以應(yīng)用于大規(guī)模問題。牛頓法要求二階可微，下降速度快，精度高。適用范圍狹窄。擬牛頓法比最速下降法速度快，不需要牛頓法那樣的二階可微性。MATLAB有一個優(yōu)化方法，很有用的。問題的性質(zhì)是更好的，它要求更高的速度和準(zhǔn)確性。你可以用這個。共軛梯度未知。基于過去的學(xué)習(xí)記憶，以上答案并不準(zhǔn)確。

怎樣由最速下降法變成牛頓法？

最速下降法的迭代點在逼近最小點的過程中采用鋸齒形路徑，容易產(chǎn)生鋸齒現(xiàn)象，導(dǎo)致每次迭代的距離越來越小，收斂速度不快。如果目標(biāo)函數(shù)具有連續(xù)的二階偏導(dǎo)數(shù)，牛頓法可以快速收斂到問題的最小點。