Nesterov優(yōu)化是一種用于求解二次規(guī)劃問題的算法。它的主要思想是利用梯度下降法和牛頓法的結(jié)合，以減少計(jì)算復(fù)雜度和提高收斂速度。在求解二次規(guī)劃問題時，Nesterov優(yōu)化通常與梯度投影方法結(jié)合使用，以提高求解精度。

Nesterov優(yōu)化的步驟如下：

1. 初始化參數(shù)向量x0和學(xué)習(xí)率η。
2. 對于每個迭代步t，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)J(x)的值和梯度?J(x)。
3. 計(jì)算梯度的負(fù)數(shù)的梯度（即梯度投影）：P(?J(x)) = ?J(x) / √(?J(x)·?J(x))。
4. 更新參數(shù)向量x：x = x + α * (x - x0) / √(?J(x))。
5. 如果滿足停止條件，則輸出結(jié)果；否則，返回步驟2繼續(xù)迭代。

α為學(xué)習(xí)率，x0為初始參數(shù)向量，x為當(dāng)前參數(shù)向量，J(x)為目標(biāo)函數(shù)值，?J(x)為目標(biāo)函數(shù)梯度，P(?J(x))為目標(biāo)函數(shù)梯度的負(fù)數(shù)的梯度，x^+為參數(shù)向量的更新值。