主要介绍了python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Rosenbrock函数的定义如下： 其函数图像如下： 我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。 梯度下降 梯度下降的更新公式： 图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。 梯度下降用了约5000次才找到最小值点。 我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002，αα 没有办法取的太大，当为0.003时就会发生振荡： 牛顿法 牛顿法的更新公式： Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手