在优化算法的世界里，“最速下降法”是一个耳熟能详的名字。它是一种经典的数值优化方法，旨在通过不断调整参数来找到函数的最小值。简单来说，就是每次迭代时沿着当前点梯度的反方向迈出一步，以期达到更快的收敛速度。就像登山者想要快速下山，总是选择最陡峭的方向走，但这种方法也有局限性——容易陷入“锯齿状路径”，导致效率降低。因此，在实际应用中，我们需要结合其他策略（如动量法）来提升效果。最速下降法不仅适用于数学建模，还广泛应用于机器学习、经济学等领域。它的核心思想简单直观，却又充满智慧，正如生活中解决问题时，往往需要从最直接的方式入手，再逐步改进。💪📈

算法 优化 最速下降