在众多数学问题中，如何找到函数的最佳估计值是一个关键挑战。拟牛顿法（Quasi-Newton Method）作为一种迭代优化算法，在解决此类问题时表现出了卓越的能力。它通过近似海森矩阵（Hessian Matrix）来改进梯度下降法，从而加快收敛速度并提高精度。
拟牛顿法的核心在于构建一个近似的海森矩阵，该矩阵用于预测目标函数的变化趋势。通过这种方式，我们能够更准确地确定下一步的方向和步长，进而逐步逼近最优解。常用的拟牛顿法包括DFP算法和BFGS算法，它们各自采用了不同的策略来更新近似的海森矩阵。
计算最佳估计值的公式通常涉及当前迭代点的梯度信息以及近似海森矩阵的逆矩阵。具体而言，给定一个初始猜测值$x_0$，每一步迭代都可以表示为：
$$x_{k+1} = x_k - \alpha_k H_k^{-1} \nabla f(x_k)$$
其中，$\alpha_k$ 是步长，$H_k$ 是第$k$次迭代时的近似海森矩阵，而$\nabla f(x_k)$ 则是目标函数$f$在$x_k$处的梯度。通过不断迭代直至满足停止准则，我们便能找到函数的最佳估计值。
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