一、一维牛顿法一元目标函数多元目标函数一元-多元的映射关系1从标量映射到向量到矩阵多元函数的泰勒展开求q(x)下降的最小值的一阶必要条件，表示梯度的每个分量都为0两边同乘Hession矩阵的逆，可得：...
一、
一维
搜索方法讨论目标函数为一元单值函数f:R→Rf: \mathbb{R} \to \mathbb{R}时的最优化问题的迭代求解方法。二、局部极小点的条件n元实值函数ff的一阶导数DfDf为：
Df≜[∂f∂x1,∂f∂x2,…,∂f∂xn]
Df \triangleq \lbrack \frac{\partial f}{\partial x_1}, \frac{\partial f}{\pa
在二阶泰勒展开式中使用Hessian。 Hessian出现在二阶泰勒展开式中：
牛顿法
是一种迭代方法，用于近似求解方程式的解（寻找根）。 如果f 是一个二次函数，牛顿的方法可以直接找到函数的最小值。
由于幂次的增加，泰勒指数慢慢逼近f（x）
我们想要找到Δx，这样（x_p +Δx）就是方程的最小解，同时
牛顿型法包括
牛顿法
和阻尼
牛顿法
。这类方法的最大优点是收敛速度快，即它的迭代次数相对于其他方法来说少得多。特别是对于一些性态较好的目标函数,例如二次函数,只需保证求梯度和二阶偏导数矩阵时的精度,不管初始点在何处,均可一步就找出最优点。可是这类方法也有很大的缺点,在每次迭代决定牛顿方向时,都要计算目标函数的一阶导数和二阶导数矩阵及其逆矩阵。这就使计算度较为复杂,增加了每次迭代的计算工作量和计算机存储量。
1.
牛顿法
牛顿法
是根据目标函数的等值线在极值点附近是同心椭圆族的特点,在极值点X’邻域内用一个二次函数φ(
Julia中文文档：https://docs.juliacn.com/latest/stdlib/LinearAlgebra/#LinearAlgebra.eigmin
鼎鼎有名的泰勒展开式
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一元目标函数
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matlab实现二分法、
牛顿法
与
割线法
求方程的解欢迎使用Markdown编辑器二分法二分法的matlab代码功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
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把下面的话换一种表达方式：随后Masui等利用获取的原位含水合物土试样,在液氮冷冻的条件下将其转移至相应的三轴测试设备中,首次对天然含水合物土样品进行了力学测试,并与人工合成的丰浦砂含水合物土试样进行了对比,比较结果表明两者在破坏模式、应力曲线、力学强度、泊松比等力学指标上并未有太大的差距,而两者在割线模上的区别可能主要来源于各自骨架材料在粒径上的差异。
