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梯度優化器的每一步只需要 N 次評估,但速度較慢,因此需要更多迭代。 如果容許集無界且目標函數二次可微,則梯度或一階導數的零點是臨界點。 更一般地,在凸目標函數和其他局部 Lipschitz 目標函數的情況下,零次梯度證明給定點是局部最小值。 這裡的導數為零,但不是局部最小值或最大值。 如果目標函數是兩次可微的,則可以使用二階導數或二階導數矩陣(Hesse 矩陣)來檢查這些點。 對於有界容許集,有界 Hesse 限制是一個附加證明。 在透過一階條件選擇候選解的情況下,二階方法至少證明了局部最優。 根據駐點費馬定理,無約束任務的最優值可以在駐點找到。 更一般地,駐點被指定為最優的;無法導出目標函數的點;以及允許設定的限制。 一階條件是一個方程,它使用目標函數的導數在允許的集合內搜尋最優值,並尋找導數為零的點。 費馬和拉格朗日使用基於微分和積分的公式來確定最佳值。