学习进度条3.18

所花时间：5小时
代码量：100
搏客量：1
了解到的知识点：
最速法 (Steepest Descent Method)
1.定义：最速法是一种迭代的优化算法，用于求解无约束的最优化问题。它通过在每一步沿着负梯度方向移动来寻找函数的最小值。
2.特点：简单易实现。收敛速度可能较慢，特别是当函数的等高线为长椭圆时。对于非凸函数，可能收敛到局部最小值。
牛顿法 (Newton's Method)
1.定义：牛顿法是一种求解方程的根的迭代方法，也可以用于最优化问题。在最优化问题中，牛顿法通过寻找函数的一阶导数为零的点来找到极值点
2.特点：收敛速度快，特别是当初始点接近极值点时。需要计算二阶导数，对于复杂函数这可能很困难。对于非凸函数，可能收敛到局部最小值。当二阶导数为零或接近零时，方法可能失效。