最优化方法：非线性方程的求极值方法

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本文主要讲解数值分析：非线性方程的求根方法，但是等价于最优化方法：非线性方程的求极值方法。

最优化方法

最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等。

凸函数

凸函数：优化理论中，设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，

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