最適化におけるニュートン法

ウィキペディア

最適化におけるニュートン法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/03/10 12:00 UTC 版)

（小さなステップサイズでの）関数の最小化に対するニュートン法（赤）と最急降下法（赤）との比較。ニュートン法では（二次の導関数による）曲率の情報を用いるため、反復点はより直接的な経路を描く。

最適化におけるニュートン法（さいてきかにおけるニュートンほう、英: Newton's method in optimization）を説明する。微分積分学におけるニュートン法（ニュートン・ラフソン法）では、微分可能関数 $f$

Optimization computes maxima and minima.

非線形（制約付き）

凸最適化

組合せ最適化

メタヒューリスティクス

• 進化的アルゴリズム（進化戦略）
• 山登り法
• 局所探索法
• 焼きなまし法
• タブーサーチ
• ベイスンホッピング法
• 量子焼きなまし法

• カテゴリ（最適化 • アルゴリズム） • ソフトウェア