最速下降法是一種最佳化算法，其基本原理和步驟如下：
原理。最速下降法的基本原理是在每一步疊代中選擇能使目標函式下降最快的方向，即負梯度方向，作為搜尋方向。這是因為負梯度方向指向函式值減少最快的方向。在算法的每一步中，首先計算目標函式在當前點的梯度，然後沿著梯度的反方向（即負梯度方向）移動，以實現函式值的減小。
步長確定。為了確定沿著負梯度方向移動的距離（即步長），可以通過一維搜尋技術來確定使目標函式值最小化的最佳步長。
收斂性。最速下降法的搜尋過程通常呈現為鋸齒形，即每一步的方向與上一步正交。這種方法在遠離極值點時收斂速度較快，但在接近極值點時，由於梯度變小，收斂速度會顯著減慢。
特點。最速下降法實現簡單，適用於多維無約束問題。但它只考慮了當前點的局部信息，因此可能陷入局部最小值。此外，算法的性能受學習率（步長）的影響較大。
最速下降法的變種包括隨機梯度下降法、帶動量的梯度下降法等，這些變種通過引入額外的機制（如動量項或自適應學習率）來改進基本最速下降法的性能。