无约束优化问题的求解方法
无约束优化问题是指在不考虑任何限制条件下，通过调整自变量来寻函数的最大值或最小值的问题。在数学和工程领域中，无约束优化问题是一个重要的研究方向，其解决方法也非常丰富和多样。
下面将介绍几种常用的无约束优化问题求解方法。
一、梯度下降法
梯度下降法是一种基于一阶导数信息的优化算法。其基本思想是通过不断迭代地朝着函数的负梯度方向进行搜索，从而到函数的极小值点。具体来说，梯度下降法的迭代公式如下：
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