在数学优化领域，牛顿法（Newton's Method）是一种非常经典的数值方法，常用于寻找函数的极值点。它通过利用目标函数的二阶导数信息，构建一个二次近似模型来快速逼近最优解。简单来说，就是每次迭代时，用当前点的切线曲率调整下一步的方向，效率非常高，但需要计算Hessian矩阵，这在高维问题中可能会很复杂。🔍

相比之下，拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）则是为了解决牛顿法计算量大的问题而诞生的。这类算法通过近似Hessian矩阵或其逆矩阵，避免了直接计算复杂的二阶导数，从而提高了运算速度。常见的拟牛顿法包括DFP算法和BFGS算法，它们在机器学习和深度学习中广泛应用，比如参数优化任务中。🎯

无论是牛顿法还是拟牛顿法，都是解决复杂优化问题的强大工具，值得深入研究！✨