牛顿法使用Hessian和Gradient的信息（即凸度和斜率）来计算最佳点。对于大多数二次函数，它只需一次搜索或2次迭代即可返回最佳值，这甚至比共轭梯度法还快。但是，在某些情况下，对于高阶函数或非二次函数，该方法可能会发散或收敛到非最小固定点。为了保证最低限度的收敛，经常使用预处理器。预处理器限制步长，从而增加了计算量，但确保了最小的解决方案。
代码获取标签：变量,二次,牛顿,最小,处理器,收敛,函数 来源： https://blog.csdn.net/update7/article/details/110525465
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