法和牛顿法慢得多，但是次梯度法可以直接应用于更广泛的问题，次梯度法只需要很少的存储需求。然而，通过将次梯度法与分解技术结合，有时能够开发出问题的简单分配算法。
基本次梯度算法.记formula_1为定义在formula_2上的凸函数。次梯度算法使用以下的迭代格式其中formula_4表示函数formula_5在formula_6的次梯度. 如果 formula_7可微，他的次梯度就是梯度向量formula_8，有时formula_9不是函数formula_7在formula_1