为下一个叠代点, 而在高维问题中, 上述的极值点也可以是鞍点. 值得一提的是, 如果formula_9恰为一个二次函数, 则其极值点只需一次叠代中即可找到.
高维问题求解.上述的一维问题的叠代法可以被推广至多维问题. 只需将导数替换为梯度 (formula_46), 并将二阶导数的倒数替换为Hessian矩阵的逆矩阵 (formula_47), 即: 通常, 使用牛顿法时会加入一个步长变量formula_49作微调以使每一步叠代都满足Wolfe条件, 即, 这个方法被称为无