最急降下法

"最急降下法"（Fastest Descent Method）通常是指在數學最佳化中，尋找函式最小值時使用的一種方法。這種方法的目標是在儘量少的步驟內找到函式的最小值，而不是像梯度下降法那樣每次疊代都保證能接近最小值。

最急降下法通常包括以下幾個步驟：

1. 選擇一個起始點。
2. 計算當前點的梯度（函式值的變化率）。
3. 沿著梯度的相反方向移動一個固定的步長。
4. 重複步驟2和3，直到達到停止條件（如達到最大疊代次數、梯度的大小小於某個閾值等）。

最急降下法可能會跳過一些小的山谷，直接向大的山谷移動，因此可能會錯過一些局部最小值。然而，對於尋找全局最小值來說，這種方法通常比梯度下降法要快。

在實際套用中，最急降下法可能會結合其他的最佳化技術，如線搜尋（line search）來調整步長，以保證每次移動都能使函式值下降。此外，最急降下法還可以與其他算法結合使用，如牛頓法或共軛梯度法，以提高搜尋效率。