優化算法
擬牛頓法是一種優化算法，用於求解非線性無約束優化問題。它基於牛頓法的思想，但避免了計算和存儲海森矩陣（Hessian matrix）的複雜性。擬牛頓法通過在每次迭代中構建一箇近似的Hessian矩陣來逼近最優解。
擬牛頓法的核心在於使用正定矩陣來近似Hessian矩陣的逆，從而簡化了運算的複雜度。這種方法使得擬牛頓法在處理大規模數據時仍然保持較好的性能，儘管其每次迭代不一定保證是最優化的方向，但近似矩陣始終是正定的，因此算法始終朝着最優化的方向搜索。
擬牛頓法與牛頓法相比，具有以下特點：
收斂速度：介於梯度下降法和牛頓法之間。
計算量：雖然每次迭代的計算量可能不如牛頓法，但由於避免了計算Hessian矩陣的逆，整體計算量仍然可以接受。
存儲需求：由於不需要存儲Hessian矩陣，擬牛頓法在處理大規模數據時具有優勢。
適用性：擬牛頓法適用於非線性問題，尤其是那些牛頓法難以處理的問題。
以上是擬牛頓法的基本概念和特點，希望對你有所幫助。