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https://buracagyang.github.io/2019/06/18/mathematical-optimization-2/
同步于CSDN;音尘杂记 优化问题一般都是通过迭代的方式来求解：通过猜测一个初始的估计$x_0$，然后不断迭代产生新的估计$x_1, x_2, … x_t$，希望$x_t$最终收敛到期望的最优解$x^∗$。 一个好的优化算法应该是在一定的时间或空间复杂度下能够快速准确地找到最优解。同时，好的优化算法受初始猜测点的影响较小，通过迭代能稳定地找到最优解$x^∗$的邻域，然后迅速收敛于$x^∗$。 优
https://buracagyang.github.io/2019/06/18/mathematical-optimization-2/
同步于CSDN;音尘杂记 优化问题一般都是通过迭代的方式来求解：通过猜测一个初始的估计$x_0$，然后不断迭代产生新的估计$x_1, x_2, … x_t$，希望$x_t$最终收敛到期望的最优解$x^∗$。 一个好的优化算法应该是在一定的时间或空间复杂度下能够快速准确地找到最优解。同时，好的优化算法受初始猜测点的影响较小，通过迭代能稳定地找到最优解$x^∗$的邻域，然后迅速收敛于$x^∗$。 优