Gradientní sestup: Porovnání verzí

takže lze doufat, že <math>(\mathbf{x}_n)</math> dokonverguje k nějakému lokálnímu minimu <math>F</math> (pokud nebude divergovat k mínus nekonečnu, což by znamenalo nalezení globálního infima <math>F</math>, anebo pokud se v některém kroku nedostaneme mimo oblast, kde je <math>F</math> definovaná či „pěkná“). Všimněte si, že hodnota ''velikosti kroku'' <math>\gamma</math> se může měnit při každé iteraci. S určitými předpoklady o funkci <math>F</math> - například <math>F</math> lokálně [[Konvexní funkce|konvexní]] a <math>\nabla F</math> [[Lipschitzovsky spojité zobrazení|lipschitzovská]] - a o algoritmu výběru <math>\gamma</math> - např. Barzilai-Borweinovou metodou<ref>{{Citace monografie