牛顿法有没有能够计算高纬度矩阵最优解的

牛顿法在求解高维度矩阵的最优解时，通常需要计算并存储Hessian矩阵（目标函数的二阶导数矩阵），因此计算代价非常高，且存储空间也非常大。对于高维度矩阵，牛顿法的计算和存储代价往往是难以承受的。

因此，针对高维度矩阵的最优化问题，通常采用基于梯度的一阶优化方法，例如梯度下降、共轭梯度法、L-BFGS等。这些方法只需要计算目标函数的一阶导数，计算代价较低，而且不需要存储大量矩阵，因此适用于高维度矩阵的最优化问题。

当然，也有一些基于牛顿法的算法可以用于高维度矩阵的最优化问题，例如牛顿-共轭梯度法（Newton-Conjugate-Gradient），它结合了牛顿法和共轭梯度法的优点，既具有牛顿法快速收敛的特点，又能够避免牛顿法中需要存储和求逆Hessian矩阵的困难。但是，它仍然需要计算和存储大量矩阵，因此对于高维度矩阵的最优化问题，不一定比基于梯度的一阶优化方法更优。