Numerical Optimization---擬牛頓法

求最優化問題，在局部內用一個二次函數來近似 要求對稱正定時，纔是下降方向 擬牛頓法 對於擬牛頓法，採用 m k ( p ) 來 近 似 f ( x k + p ) m_k(p)來近似f(x_k+p) mk​(p)來近似f(xk​+p) B k + 1 = y k / s k = Δ f k + 1 − Δ f k x k + 1 − x k B_{k+1}=y_k/s_k=\frac{\Delta

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