while True: NewtonSolution = (-1) * EigVect @ np.diag((IterLambda + EigVal) ** (-1)) @ EigVect.T @ GradVect NormD = np.linalg.norm(NewtonSolution) if NormD >= TruRegRad + 1e-6: InitLambda = IterLambda IterStep = 2 * IterStep IterLambda = InitLambda + IterStep elif NormD <= TruRegRad - 1e-6: EndLambda = IterLambda break else: # 牛顿步长的范数在TruRegRad的范围内，则当前解已经足够接近最优解 XStar = CurrX + NewtonSolution return XStar while True: IterLambda = 0.5 * (InitLambda + EndLambda) NewtonSolution = (-1) * EigVect @ np.diag((IterLambda + EigVal) ** (-1)) @ EigVect.T @ GradVect NormD = np.linalg.norm(NewtonSolution) if NormD >= TruRegRad + 1e-6: InitLambda = IterLambda # 缩小lambda的值的区间范围 elif NormD <= TruRegRad - 1e-6: EndLambda = IterLambda # 扩大lambda的值的区间范围 else: XStar = CurrX + NewtonSolution return XStar # 当牛顿步长的范数在TruRegRad的范围内时，返回当前的解

这两段代码是一段完整的牛顿迭代算法，用于求解一个无约束优化问题。首先，当最小特征值小于1e-6时，调整lambda的值以便牛顿迭代能够收敛；当牛顿步长的范数大于等于TruRegRad+1e-6时，缩小lambda的值的区间范围，并重新计算牛顿步长；当牛顿步长的范数小于等于TruRegRad-1e-6时，扩大lambda的值的区间范围，并重新计算牛顿步长；当牛顿步长的范数在TruRegRad的范围内时，返回当前的解。

在不断缩小lambda值的区间范围的过程中，最终可以找到一个最优的lambda值，从而得到最终的解。这个算法的收敛性和正确性都可以得到证明，因此在实际应用中具有很高的可靠性和准确性。