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    展顧約等人吃過早飯，繼續走走。遠遠看去，有座山。

    幾個人在山上放羊，很多的羊。有幾座小山峰，山峰最高處放了幾捆鮮嫩的草。山坡上卻是草很少。

    那幾個人就在旁邊觀察。可能是放羊的人。

    展顧約說：“他們在看什么？”

    董趨說：“哪群羊可以先到山頂。先到山頂的羊，他們就注視著，然后低頭記下來。”

    展顧約說：“他們沒有低頭，一直就是站著的。。”

    董趨說：“好吧，如果是我，看著羊爬山，就記下來是哪頭先上山頂。”

    展顧約說：“放羊不是看著羊吃草嗎？看著哪頭上山頂，有什么用？”

    董趨說：“可能是山頂上草多唄。”

    展顧約說：“那他知道是哪只羊先上去的嗎？”

    董趨說：“這記不住吧，每只羊都長得一樣。”

    展顧約說：“自己養的羊能分辨出來。”

    劉莫芝說：“很多只，快有一百只了，我看。”

    董趨說：“這是個農場吧。不用記錄誰先上去。”

    劉莫芝說：“如果是我，就記下來是哪頭先上山頂。畢竟我喜歡分析數據。”

    董趨說：“他們又不分析這數據。分析這有什么用？”

    劉莫芝說：“有用，下次換其他羊先上去山頂吃草，這樣均衡一點。”

    對面山上只是在放羊，大家想，在這里議論紛紛，也是閑著找些事情聊聊。

    到現在，姜先生還沒有通知具體的討論會地點和時間，太急人了。但是姜先生和老師，都是忙人，神龍見首不見尾，找也不好找。原來出來找他，也是半天聯系不上。估計是有事，就在這地方等等。這次老師也比較重視見面，派他過來。很想向姜先生和同行們請教一二。

    旁邊有兩個年輕人在講話。

    茂沫，安圭顯得有些激動。“我跟你說說這里的情況。”        安圭亢奮地聽著，后來又出現一臉猶豫的神色。

    “你太想當然了吧。”        安圭著急地說。        “我要講講我的看法。”兩人說起話來噼里啪啦，節奏很快，快人快語快性子。“還有一件事。你沒看出來這里鎮上人的行為。非常奇怪。”他針鋒相對地說。“是的，你沒看出來？”        安圭臉上是輕蔑的神情。

    他們問兩個年輕人：“你們在討論什么呢？也是研究數學的嗎？”

    “你們看這個沒有想到什么嗎？”        安圭問他們。

    “沒有。”

    “最先想到的，是最優化。”        安圭說。“最優化有幾種常見的方法。1.        梯度下降法：梯度下降法是最早最簡單的最優化方法。一般情況下，其解不保證是全局最優解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向，因為該方向為當前位置的最快下降方向，所以也被稱為是最速下降法。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。2.牛頓法：牛頓法是一種在實數域和復數域上近似求解方程的方法。方法使用函數f(x)的泰勒級數的前面幾項來尋找方程f(x)        =        0的根。牛頓法最大的特點就在于它的收斂速度很快。3.        共軛梯度法：共軛梯度法是介于最速下降法與牛頓法之間的一個方法，它僅需利用一階導數信息，但克服了最速下降法收斂慢的缺點，又避免了牛頓法需要存儲的缺點。其優點是所需存儲量小，具有步收斂性，穩定性高，而且不需要任何外來參數。4.        啟發式優化方法：啟發式方法指人在解決問題時所采取的一種根據經驗規則進行發現的方法。啟發式優化方法種類繁多，包括經典的模擬退火方法、遺傳算法、蟻群算法以及粒子群算法等等。5.        拉格朗日乘數法：作為一種優化算法，拉格朗日乘子法主要用于解決約束優化問題，它的基本思想就是通過引入拉格朗日乘子來將含有

    個變量和k個約束條件的約束優化問題轉化為含有（

    +k）個變量的無約束優化問題。拉格朗日乘子背后的數學意義是其為約束方程梯度線性組合中每個向量的系數。”
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