牛顿法

本文以直观的方式解释了牛顿法在求解无约束最优化问题中的应用,通过简化公式和迭代过程,帮助读者理解其核心原理。牛顿法以其快速收敛的特点,在优化领域广泛应用。

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牛顿法

牛顿法也是求解无约束最优化问题的常用方法,有收剑速度快的优点。书上说牛顿法是泰勒公式的二阶展开,但是对于初学者来说实在难以看懂,下面我以别一种形式来说明牛顿法:

如图,在x0x0处的导数为f(x0)f′(x0),而f(x1)f(x1)是比f(x0)f(x0)小,所以:

f(x0)=f(x0)x0x1f′(x0)=f(x0)x0−x1
化简得:
x1=x0f(x0)fx0x1=x0−f(x0)f′x0

通过x1=x0f(x0)fx0x1=x0−f(x0)f′x0不断迭代xx值,直到x的变化量小于设定好的阀值,最终找到最优解。

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