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今天继续看Numerical Optimization这本书，在看第六章，实用牛顿法。
6.1 提到“不准确”的牛顿法。意思是每次确定迭代方向都要解方程，很慢，实际上也不一定要解出非常精确的迭代方向。于是尝试用一些迭代解法（例如，共轭梯度法）去解 H*x + G = 0这个方程。
6.2 提到通过共轭梯度法解 Ax = b 找搜索方向p = x的具体做法。
一旦发现一个点x有 x^T * A * x <= 0此时A非正定，若当前为第一次迭代，以此迭代方向更新牛顿法，否则，以上一次迭代方向更新。前一种情况实际等价于最速下降法。
初始位置x0可以设置为0，也可以设置为上一帧的搜索方向。两种方法差不多。
此法不需要显式的H，只需要H * p。因此节省了计算H的时间。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/dydx/p/4228286.html
