Рассмотрим работу программы при различных входных данных.
В качестве первой рассматриваемой функции выберем 
квадратичный полином, имеющий решение в точке 
.
Зададим начальные входные данные: начальную точку, шаги по координатным направлениям: 
- малое положительное число. Получим следующий результат:
Рисунок 11– Работа программы, метод Ньютона, эксперимент 1
Рисунок 12– Значения функции и точек на каждой итерации, эксперимент 1
Увеличим расстояние между искомым минимумом и начальной точкой.
Рисунок 13– Работа программы, метод Ньютона, эксперимент 2
Рисунок 14– Значения функции и точек на каждой итерации, эксперимент 2
Мы можем наблюдать, что для квадратичного полинома, данный метод будет находить решение всего за одну итерацию, даже при отдалении начальной точки от искомого минимума.
Найдем решение для функции 
.
Рисунок 15– Работа программы, метод Ньютона, эксперимент 3
Рисунок 16– Значения функции и точек на каждой итерации, эксперимент 3
Мы можем наблюдать, что для полинома третьей степени количество итераций уже не равно одному, также при заданной точности, программа не смогла найти нужное решение.
Уменьшим число . Получим следующий результат:
Рисунок 17– Работа программы, метод Ньютона, эксперимент 4
Рисунок 18– Значения функции и точек на каждой итерации, эксперимент 4
Количество итераций заметно увеличилось, и увеличилась точность полученного решения, но также как и в предыдущем эксперименте, программа не смогла найти нужное решение. Уменьшим еще в несколько раз.
Рисунок 19– Работа программы, метод Ньютона, эксперимент 5
Рисунок 20– Значения функции и точек на каждой итерации, эксперимент 5
Можно сделать вывод, что даже при значительном увеличении точность получаемого решения данный метод для полиномов выше второй степени работает с неточностями.
Выводы
Метод конфигураций представляет собой комбинацию исследующего поиска с циклическим изменением переменных и ускоряющего поиска по образцу. Количество итераций зависит от положения начальной точки, относительно искомого минимума, шагов по координатным направлениям, коэффициента уменьшения шага и числа .
Достоинства метода: простая стратегия поиска, вычисление только значений функции, небольшой объём требуемой памяти.
Недостатки: алгоритм основан на циклическом движении по координатам. Это может привести к вырождению алгоритма в бесконечную последовательность исследующих поисков без поиска по образцу.
Метод Ньютона осуществляется поиском решения путём построения последовательных приближений и основан на принципах простой итерации. Главное достоинство метода его сравнительная простота. Для квадратичных функций данный метод находит решение уде на первой итерации, это его главное достоинство. Но для функций, имеющих более сложный вид, решение будет получаться с помехой.
Список использованной литературы
1. А. В. Пантилеев. Методы оптимизации в примерах и задачах / учеб. пособие для ВТУЗов / Пантилеев А. В., Летова Т. А. – 2-е изд., исправ. – М.:Высш. шк., 2005. – 544 с.:ил.
2 А. И. Рубан. Методы анализа данных / учеб. пособие для ВТУЗов / Рубан А. И. – 2-е изд., исправ. – Красноярск.: 2004. –267 с.