準ニュートン法
(ただし 
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を
としたとき, 
の解 
を
(
は
を
準ニュートン法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/10/06 03:07 UTC 版)
準ニュートン法（じゅんニュートンほう、英: quasi-Newton method）とは、非線形連立方程式の解、あるいは連続最適化問題の関数の極大・極小解を見つけるためのアルゴリズムである。準ニュートン法はニュートン法を元にしており、非線形連立方程式の解を求めることが基本になるが、最適化問題においては、関数の停留点を見つけるために、関数の勾配=0の連立方程式を解くという立場から考えることができる。以下は、主に最適化問題の立場からの説明である。
- ^ Nocedal, J. (1980). “Updating Quasi-Newton Matrices with Limited Storage”. Mathematics of Computation 35 (151): 773–782. doi:10.1090/S0025-5718-1980-0572855-7.
- ^ Liu, D. C.; Nocedal, J. (1989). “On the Limited Memory Method for Large Scale Optimization”. Mathematical Programming B 45 (3): 503–528. doi:10.1007/BF01589116.
- ^ William H. Pressほか (2007). Numerical Recepes. Cambridge Press. p. 521-526. ISBN 978-0-521-88068-8
- ^ scipy.optimize.minimize — SciPy Reference Guide
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