Алгоритм минимизации функции двух переменных методом наискорейшего спуска: 5

1. Задаются координаты начальной точки х0. 5
2. В точке х[k], k = 0, 1, 2, … вычисляется значение градиента f’(x[k]). 5
3. Определяется величина шага ak, путём одномерной минимизации по а функции j(a) = f(x[k] - af'(x[k])). 5
4. Определяются координаты точки х[k+1]: хi[k+1] = xi[k] – аkf’i(х[k]), i = 1, …, п. 5
5. Проверяются условия останова стерационного процесса. 5 Если они выполняются, то вычисления прекращаются. 5 В противном случае осуществляется переход к п. 1. 5

Как правило, в общем случае недостаточно одного шага для достижения минимума функции, процесс повторяют до тех пор, пока последующие вычисления позволяют улучшать результат. 4