So, if f is an objective function of the form with this many decision variables then grad f is basically ∂f /∂x1 all the way up to ∂f/ ∂x1 and negative grad f would be this, and we keep this as the search direction s k = negative grad f and this is called the steepest descent search direction.
तो अगर बहोत सारे डिसिशन वेरिएबल्स के साथ f एक इस तरह का ऑब्जेक्टिव फंक्शन है तो grad f मूल रूप से ∂f /∂x1 है और नकारात्मक grad f, ∂f/ ∂x1 तक होगा| और हम सर्च डायरेक्शन को sk = negative grad f के रूप में रखते हैं और इसे स्टीपेस्ट डीसेंट सर्च डायरेक्शन कहा जाता है।