最近論文とプログラミングに追われて余裕がないです。x=(x_1,,,x_n) に関する非線形連立方程式 f_i(x)=0, i=1,,,n を解かないといけなくて、とりあえず愚直に minimize_x {sum_i(f_i(x)^2)} を解かせてみてるんですが、５次元あたりから最小値が 10e-8 くらい以上改善しないようになる。やはり世の中そんな甘くないですね。あと最急降下法ってステップ幅の決め方がヒューリスティック過ぎて今まで馬鹿にしてましたが、いざ実装しようとなると確かに書くのが楽なのでつい頼りたくなっちゃいますね。でもさすがにニュートン法のほうが精度良かった。
