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 elif NormD <= TruRegRad - 1e-6: EndLambda = IterLambda else: XStar = CurrX + NewtonSolution return XStar

这段代码是在进行牛顿迭代来求解一个无约束优化问题，具体来说，在牛顿迭代的过程中，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。通过不断缩小lambda值的区间范围，最终可以找到一个最优的lambda值，从而得到最终的解。