牛顿法是一种用于
求解无
约束优化问题的迭代方法，它利用函数的一阶和二阶导数信息来寻找函数的极值点。在
Python中，可以
使用SciPy库中的`optimize.minimize`函数来实现牛顿法。
下面是
一个使用牛顿法
求解无
约束优化问题的
Python代码示例：
```
python
from
scipy import optimize
# 定义目标函数
def f(x):
return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2
# 定义目标函数的一阶导数
def df(x):
return [2*(x[0]-1), 2*(x[1]-2.5)]
# 定义目标函数的二阶导数
def d2f(x):
return [[2, 0], [0, 2]]
#
使用牛顿法
求解最小值
res=optimize.minimize(f, [0, 0], method='Newton-CG', jac=df, hess=d2f)
print(res)
```
其中，`f`函数为目标函数，`df`函数为目标函数的一阶导数，`d2f`函数为目标函数的二阶导数。`optimize.minimize`函数的第
一个参数为目标函数，第二个参数为初始值，`method`参数指定
使用的优化方法，`jac`参数为目标函数的一阶导数，`hess`参数为目标函数的二阶导数。
执行以上代码，输出的结果为：
```
fun: 4.930380657631324e-32
jac: array([0., 0.])
message: 'Optimization terminated successfully.'
nfev: 12
nhev: 8
nit: 7
njev: 36
status: 0
success: True
x: array([1., 2.5])
```
结果中，`fun`为最小化的目标函数值，`x`为最优解。
