学会不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的计算步骤；比较不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的优缺点
最速下降法是以负梯度方向最为下降方向的极小化算法，相邻两次的搜索方向是互相直交的。牛顿法是利用目标函数在迭代点处的Taylor展开式作为模型函数，并利用这个二次模型函数的极小点序列去逼近目标函数的极小
main为主函数 fungfunggfun分别为输入的函数以及一阶二阶导数 GDNewtonFRBFGS 分别为最速下降法牛顿法（阻尼）共轭梯度法以及拟牛顿法 F1-4为下降的图示 可以看到牛顿法和拟
典型的最优化问题，用最速下降法、牛顿法、共轭梯度法求最小值。
主要为大家详细介绍了python梯度法,最速下降法的原理,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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Fastest descent method, DFP method
C++实现的共轭梯度法和最速下降法，并比较了它们的优缺点。通过实验结果，我们发现共轭梯度法在收敛速度和效率上都比最速下降法更优秀。此外，文章还附有详细的实验报告。想了解更多关于这两种方法的信息，尽在该
该函数用于计算香蕉函数，当给定初值点的坐标和迭代停止的条件时，即可运行该函数
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