Нет, это не так. Фактически, метод сопряженного градиента Ньютона является модифицированной версией метода Ньютона (также называемого Ньютоном-Рафсоном). Это алгоритм сопряженных градиентов, который аппроксимирует обратный локальный гессиан, а метод Ньютона работает с гессианом как есть. Поэтому общее преимущество заключается в том, что он может сходиться быстрее, чем метод Ньютона. *
Если вы знаете Python, вы можете увидеть код, объясняющий, как использовать метод , здесь в документации SciPy . Прочитав там пояснения, формулы и код, вы сможете понять шаги метода и его отличие от стандартного метода Ньютона.
* В ad-ho c случаях. Например, вычисление обратной матрицы Гессе может стать довольно дорогим для больших матриц.