拟牛顿法只需求每一步迭代时知道目标函数的梯度。
通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。
这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。
另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton'sMethod)更为有效。

《最优化方法与程序设计》一书作者为倪勤，本书系统地介绍了非线性优化基本理论、方法与程序设计。
主要内容有：线搜索与信赖域法，最速下降法与牛顿法，共轭梯度法，拟牛顿法，非线性最小二乘问题的解法，罚函数法，可行方向法，二次规划问题的解法，序列二次规划法等。
本书的主要阅读对象是数学专业的本科生与研究生，非数学专业的研究生，对优化方法感兴味的教师与科学技术人员。
读者需要具备微积分、线性代数和Matlab语言方面的初步知识。

我的思路是这样的：最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍耐的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。
再者我们考究一下牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。
如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。
就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。
思路概括如下：1。
用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的）2。
在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。
3。
这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。
这就充分吸收各自的优点，扬长避短。
得到理想的结果了。

mulStablePoint 用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton 用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton 用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix 用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR 用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton 用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1 用两点割线法的第一种方式求非线性方程组的一个根mulGXF2 用两点割线法的第二种方式求非线性方程组的一个根mulVNewton 用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1 用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP 用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS 用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT 用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1 用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2 用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown 用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND 用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj 用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp 用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解

matlab最优化程序包括无约束一维极值问题进退法黄金分割法斐波那契法牛顿法基本牛顿法全局牛顿法割线法抛物线法三次插值法可接受搜索法Goidstein法Wolfe.Powell法单纯形搜索法Powell法最速下降法共轭梯度法牛顿法修正牛顿法拟牛顿法信任域法显式最速下降法，Rosen梯度投影法罚函数法外点罚函数法內点罚函数法混合罚函数法乘子法G－N法修正G－N法L－M法线性规划单纯形法修正单纯形法大M法变量有界单纯形法整数规划割平面法分支定界法0-1规划二次规划拉格朗曰法起作用集算法路径跟踪法粒子群优化算法基本粒子群算法带压缩因子的粒子群算法权重改进的粒子群算法线性递减权重法自适应权重法随机权重法变学习因子的粒子群算法同步变化的学习因子异步变化的学习因子二阶粒子群算法二阶振荡粒子群算法

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

matlab编写的最速下降法，十分详细functionx=fsxsteep(f,e,a,b)%fsxsteep函数最速下降法%x=fsxsteep(f,e,a,b)为输出函数f为函数e为允许误差(a,b)为初始点;

MATLAB完成最速下降法MATLAB完成最速下降法MATLAB完成最速下降法MATLAB完成最速下降法

最优化理论基础、线搜索技术、最速下降法和牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法（BFGS、DFP、Broyden族算法）、信任域方法、非线性最小二乘问题（Gauss-Newton、Levenberg-Marquardt）、最优性条件（等式约束问题、不等式约束问题、一般约束问题、鞍点和对偶问题）、罚函数法（外罚函数、内点法、乘子法）、可行方向法（Zoutendijk可行方向法、梯度投影法、简约梯度法）、二次规划（等式约束凸二次规划、一般凸二次规划）序列二次规划（牛顿-拉格朗日法、SQP方法）

最小均方算法（LeastMeanSquare,LMS）是一种简单、应用为广泛的自适应滤波算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，早是由Widrow和Hoff提出来的。
该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时辰”的权系数是通过“上一时辰”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。
这种算法也被称为Widrow-HoffLMS算法，在自适应滤波器中得到广泛应用，其具有原理简单、参数少、收敛速度较快而且易于实现等优点。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。