最陡梯度下降法（也稱為梯度下降法）是一種用於找到函式局部極小值的一階最最佳化算法。其工作原理如下：
從一個初始估計點開始。
計算該點處函式梯度的相反方向。
沿著這個方向（即梯度的相反方向）移動一定距離，這個距離由學習率決定。
重複這個過程，直到滿足停止條件。
這種方法在每次疊代中都會計算目標函式在當前點處的梯度，並按照該梯度的相反方向移動一小步，通過這種方式，算法能夠逐漸接近函式的局部極小值。這種方法的一個主要缺點是它在接近極小值時可能會變得緩慢，特別是在處理具有狹窄彎曲山谷的非線性函式時，如Rosenbrock函式。此外，選擇合適的學習率（步長）對於確保算法的有效性和收斂性至關重要。
總的來說，最陡梯度下降法是一種有效的方法，用於找到許多最佳化問題的局部解決方案，但其性能和效率高度依賴於參數的選擇和問題的特性。