梯度下降算法 2D/3D 可视化

参数控制 状态：—

目标函数 f(x,y)=x²+y²（凸碗） f(x,y)=(x-1)²+(y+2)²（平移凸碗） f(x,y)=5x²+0.5y²（各向异性二次） Matyas：f=0.26(x²+y²)-0.48xy Booth：f=(x+2y-7)²+(2x+y-5)² Rosenbrock：f=(1-x)²+100(y-x²)² Himmelblau：f=(x²+y-11)²+(x+y²-7)² Rastrigin：f=20+x²+y²-10(cos2πx+cos2πy) Beale：三项平方和（非凸） 鞍点：f=x²−y² 学习率 α 最大迭代次数 N 停止阈值 ε（当 ||∇f|| < ε 时停止） 步数查看（0 ~ N）：0