梯度下降法與牛頓類算法各自的的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？在二次規(guī)劃理論中，牛頓法可以一步解決問題，但是梯度法肯定不止一步，而且梯度法對于首先Hessian矩陣的最大和最小特征值相差很大的二次規(guī)劃收斂效果很差總之，

梯度下降法與牛頓類算法各自的的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些？

在二次規(guī)劃理論中，牛頓法可以一步解決問題，但是梯度法肯定不止一步，而且梯度法對于首先Hessian矩陣的最大和最小特征值相差很大的二次規(guī)劃收斂效果很差總之，算法的核心是如何用抽象的數(shù)學(xué)模型來解決這個(gè)實(shí)際問題，而實(shí)現(xiàn)的手段是通過代碼編程，所以算法的核心是數(shù)學(xué)，基本上是精確的。但是說數(shù)學(xué)是一種算法是一個(gè)大問題。數(shù)學(xué)涉及面很廣。它是一個(gè)自洽系統(tǒng)。隨著人類認(rèn)識(shí)水平的提高，數(shù)學(xué)也在不斷發(fā)展，許多新的數(shù)學(xué)工具被開發(fā)出來幫助我們解決實(shí)際問題。

因此，如果數(shù)學(xué)是它背后的真理理論，那么算法就是用部分真理來幫助我們解決一些具體問題。這是我的理解。

算法的核心是什么，數(shù)學(xué)就是算法嗎？

PH梯度萃取是分離酸性、堿性和兩性組分的常用方法。其原理是溶劑體系的pH值改變了它們的存在狀態(tài)（游離態(tài)或游離態(tài)），從而改變了它們在溶劑體系中的分配系數(shù)。