确定性优化算法详解：梯度下降的数学本质与代码实战 发表于 February 1, 2026 | 3431 个字 • 其它语言: EN确定性优化是理解现代 MCMC 算法（如 HMC, Langevin）的基石。本文深入解析了三种经典的确定性优化策略：牛顿法（利用曲率的二阶视角）、坐标下降法（分而治之的 Gibbs 前身）和最速下降法（贪婪的一阶探索）。通过数学推导与 Python 可视化，我们对比了它们在不同地形（凸面、狭长峡谷、强耦合）下的行为模式与收敛特性。 [阅读全文]梯度下降 优化算法 机器学习 深度学习 凸优化 Python实现