本文介绍了如何使用Python实现最速下降法求解优化问题，特别是针对Rosenbrock函数这一非凸函数。通过定义目标函数及梯度函数，设置初始点、迭代次数和步长，逐步逼近函数的极小值。利用Python的科学计算库，可以方便地解决类似优化问题。
Python实现最速下降法求函数极值
在优化问题中，求解函数的最小值或最大值是非常常见的问题。其中，最速下降法作为一种基础的优化算法，在多个领域都有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python编写最速下降法的求解程序。
最速下降法是一种最简单的迭代优化方法，它的主要思想是：在目标函数梯度方向上，选择一个步长，以使得每次沿着梯度负方向移动后，函数值都会有所下降。这样不断迭代，就能够逐渐接近函数极小值。
首先我们需要定义目标函数及其梯度函数。在本文中，我们以Rosenbrock函数作为例子。Rosenbrock函数是一个典型的非凸函数，用于测试优化算法的性能。
import numpy as np
def rosenbrock(x):
return np.sum
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