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下面是一个demo代码，仅供参考。1
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19\documentclass[UTF8]{ctexart}
\usepackage{amsmath}
\begin{document}
\section{ 梯度下降法 }
梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，有实现简单的特点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。\\
输入：目标函数$f(x)$，梯度函数$g(x)=\nabla f(x)$，计算精度$\varepsilon$。\\
输出：$f(x)$的极小点$x^*$。\\
（1）取初始值$x^{(0)} \in \mathbf{R}^n$，置$k=0$\\
（2）计算$f(x^{(k)})$
（3）计算梯度$g_k=g(x^{(k)})$，当$\|g_k\|<\varepsilon$时，停止迭代，令$x^*=x^{(k)}$；否则令$p_k=g(x^{(k)})$，求$\lambda_{k}$，使
\begin{equation*}
f(x^{(k)}+\lambda_{k}p_{k})=\min_{\lambda \geq 0} f(x^{(k)}+\lambda p_{k})
\end{equation*}
（4）置$x^{(k+1)}=x^{(k)}+\lambda_kp_k$，计算$f(x^{(k+1)})$\\
当$\|f(x^{(k+1)})-f(x^{(k)})\|<\varepsilon$或$\|x^{(k+1)}-x^{(k)}\|<\varepsilon$时停止迭代，令$x^*=x^{(k+1)}$\\
（5）否则，置$k=k+1$，转（3）。\\
当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解。梯度下降法的收敛速度也未必是最快的。
\end{document}