Méthode BFGS

Un algorithme quasi-Newton d'optimisation qui construit et met à jour de manière itérative une approximation de l'inverse de Hessien à partir des différences de gradient, permettant une minimisation non contrainte efficace avec une convergence supralinéaire près d'un minimiseur local sans calculer le Hessien exact.