Python 最速下降法是一個用來求解無約束優(yōu)化問題的算法，它通過迭代方式，不斷沿著當前點的梯度方向?qū)ふ蚁陆底羁斓姆较颍瑥亩鸩奖平顑?yōu)解。

使用 Python 實現(xiàn)最速下降法的關(guān)鍵在于計算梯度和步長，即確定當前點的下降方向和下降程度。

def gradient(f, x):
h = 1e-4
grad = np.zeros_like(x)
for i in range(x.size):
t = x[i]
x[i] = t + h
f1 = f(x)
x[i] = t - h
f2 = f(x)
grad[i] = (f1 - f2) / (2 * h)
x[i] = t
return grad
def gradient_descent(f, x_init, alpha=1e-5, tol=1e-6, max_iter=1000):
x = x_init
for i in range(max_iter):
grad = gradient(f, x)
dx = - alpha * grad
x += dx
if la.norm(dx)< tol:
break
return x

上面的代碼中，gradient函數(shù)用于計算梯度，gradient_descent函數(shù)用于實現(xiàn)最速下降法的迭代過程。其中參數(shù)f是目標函數(shù)，x_init是初始點，alpha是步長，tol是迭代停止條件，max_iter是最大迭代次數(shù)。

最后，使用最速下降法求解無約束優(yōu)化問題的具體過程如下：

1. 定義目標函數(shù)，確定初始點。
2. 調(diào)用gradient_descent函數(shù)，求解最優(yōu)點。
3. 輸出最優(yōu)點和目標函數(shù)的最小值。

需要注意的是，步長的選擇十分關(guān)鍵，太小會導(dǎo)致收斂速度緩慢，太大會導(dǎo)致迭代不收斂。因此需要根據(jù)具體問題進行選擇調(diào)整。