牛顿方法使用来自黑森和梯度的信息，即凸度和斜率来计算最佳点。对于大多数二次函数，它只在单个搜索或 2 次迭代中返回最佳值，甚至比偶联梯度方法更快。这可以通过比较结果与我之前发布的偶发梯度算法进行比较来验证。但是，在某些情况下，对于高阶或非二次函数，该方法可能会偏离，或者可能收敛到非最小固定点。为了保证在最小时收敛，通常使用预调节器。预调节器限制步进大小增加计算数，但确保最小解决方案。
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牛顿方法使用来自黑森和梯度的信息，即凸度和斜率来计算最佳点。对于大多数二次函数，它只在单个搜索或 2 次迭代中返回最佳值，甚至比偶联梯度方法更快。这可以通过比较结果与我之前发布的偶发梯度算法进行比较来验证。但是，在某些情况下，对于高阶或非二次函数，该方法可能会偏离，或者可能收敛到非最小固定点。为了保证在最小时收敛，通常使用预调节器。预调节器限制步进大小增加计算数，但确保最小解决方案。
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