初始的猜测值formula_7以求得函数formula_8的局部最优值，可以迭代获得formula_9的序列。通过在每一次迭代中采用，可以很自然地获得不等式可以知道，这一序列与最速下降具有类似的收敛性质。如果在某次迭代中，函数得不到优化，说明一个驻点已经达到。这一过程可以用下图表示。
例子.对于非平滑函数，坐标下降法可能会遇到问题。下图展示了当函数等高线非平滑时，算法可能在非驻点中断执行。
应用.坐标下降法在机器学习中有应用，例如训练线性支持向