Ejercicio · ZW-METODO-DE-NEWTON-MULTIVARIABLE-001 · ★☆☆ Básico
¿Cuál es la fórmula de iteración del método de Newton para minimizar \(f:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}\)?
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- C. \(x_{k+1}=x_k-H_f(x_k)^{-1}\nabla f(x_k)\)
Explicación
La actualización usa la inversa de la hessiana aplicada al gradiente, con signo negativo. Las otras opciones omiten la inversa, cambian el signo o usan una división no matricial.
Repasa el concepto: Método de Newton en optimización
El método de Newton para optimización es un algoritmo iterativo que busca un punto crítico de una función diferenciable \(f:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}\) usando el gradiente \(\nabla f\) y la hessiana \(H_f\).
\[x_{k+1}=x_k-H_f(x_k)^{-1}\nabla f(x_k)\]
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