Hessian matrix
通常のニュートン法は最適解の近傍が二次関数で近似できると仮定し、一階および二階の導関数を解の探索に用いる。高次元空間上で定義される関数に対しては、最小化(最大化)したい関数の勾配ベクトルおよびヘッセ行列を用いる。一方で、準ニュートン法ではヘッセ行列を陽に計算する必要がない。その代わりにヘッセ行列が最適化の繰り返し計算の過程で得られる勾配ベクトルにより近似される。準ニュートン法は多次元関数の零点 (関数の値が0となる場所) を探すアルゴリズムの一種であるセカント法（割線法）の一般化であると見ることも出来る。多次元の問題においてはセカント方程式は1次元の場合と違い一意に定まらず、劣決定問題となるが、準ニュートン法は近似の制約が異なっており、具体的には現在の推定ヘッセ行列を低ランク行列成分を用いて更新する。