Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Данный раздел формулирует задачу минимизации многомерной функции, раскрывает основные термины и цели оптимизации без аналитического решения, устанавливая теоретическую основу для последующего анализа численных методов.

Раздел посвящён теоретическому описанию метода градиентного спуска как базового численного подхода к минимизации многомерных функций путем итеративного движения по направлению антиградиента.

Раздел исследует различные техники выбора шага спуска в методе градиентного спуска, подчеркивая роль точности одномерной минимизации и методов эффективного поиска оптимального шага.

В разделе анализируются методы рестарта в алгоритмах градиентного спуска как способ преодоления проблем медленной сходимости и застреваний в локальных состояниях оптимума.

Здесь разбирается метод сопряжённых градиентов как эффективный инструмент для решения задач квадратичной оптимизации большого размера с быстрым сходящимся поведением и низкими затратами памяти.

Раздел анализирует адаптации и модификации классического метода градиентного спуска для успешной минимизации сложных неквадратичных функций различных форм.

Раздел иллюстрирует применение численных методов минимизации на основе градиентного спуска в современных прикладных областях науки и техники.

Данный раздел предоставляет сравнительный обзор эффективности различных численных методов минимизации функций нескольких переменных с акцентом на выявление оптимальных подходов по критериям производительности и ресурсов.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы по ГОСТу