Numerical Optimization笔记--chapter3 Line Search Methods
本章主要内容以及思路：线搜索是已经确定了下降方向p(k)后，确定合适的a(k)。使得函数在点x(k+1)=x(k)+a(k)*p(k)的函数值比在点x(k)的值要小。合适的a(k)有两个条件：1.保证函数收敛到最小点。2.在有限步收敛。1.由此有两个经验条件wolf条件和Goldstein条件。分别是两个子条件来保证a(k)的值不会过大也不会太小。对于这个条件的可用性，有一个定理来保证可微有下界的