牛顿的方法使用Hessian和梯度I.E.凸起和坡度的信息来计算最佳点。对于大多数二次函数，它只是只有一个搜索或2个迭代率返回最佳值，这甚至比共轭渐变方法更快。这可以通过将结果与先前发布的共轭梯度算法进行比较来验证。然而，在某些情况下，对于更高阶或非二次函数，该方法可能发散，或者它可能会聚到非最小静止点。为了保证最小值的收敛，通常使用预调节剂。预处理限制步长增加计算数量，而是确保最低解决方案。
引用
Soumitra sitole（2021）。牛顿方法（优化两个可变函数）（//www.tatmou.com/matlabcentral/fileexchange/62012-newton-method-optimization-two-variable-functions），Matlab中央文件兑换。检索到。
