Ejercicio · ZW-METODO-DE-NEWTON-MULTIVARIABLE-004 · ★☆☆ Básico
¿Qué tipo de convergencia tiene el método de Newton cerca de un mínimo con hessiana invertible?
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- D. Cuadrática
Explicación
Cerca del mínimo el error se eleva al cuadrado en cada iteración, lo que es convergencia cuadrática. La convergencia lineal es más lenta y la logarítmica no describe este caso.
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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