Newtons Methode erhält ein modernes Upgrade: Ein schnellerer und umfassenderer Optimierungsalgorithmus

Vor über 300 Jahren entwickelte Isaac Newton einen Algorithmus zur Suche nach den Minimalwerten von Funktionen. Nun haben Amir Ali Ahmadi von der Princeton University und seine Studenten diesen Algorithmus verbessert, um effizienter mit einer breiteren Klasse von Funktionen umzugehen. Dieser Durchbruch nutzt Ableitungen höherer Ordnung und transformiert die Taylor-Entwicklung geschickt in eine konvexe Summe-von-Quadraten-Form, wodurch eine schnellere Konvergenz als bei der traditionellen Gradientenabstiegsmethode erreicht wird. Obwohl derzeit rechenintensiv, könnten zukünftige Fortschritte in der Computertechnologie es diesem Algorithmus ermöglichen, den Gradientenabstieg in Bereichen wie dem maschinellen Lernen zu übertreffen und ein leistungsstarkes Werkzeug für Optimierungsprobleme zu werden.