text: import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  def gradSpust2D(f, x0, y0, par=[0.1, 0.001]):
      """ Metoda gradientnega spusta za mimizacijo funkcije dveh spremenljivk. """
      faktor, delta = par
      # izračunamo dve komponenti odvoda oz. gradienta
      dfx = f([x0+0.5*delta, y0]) - f([x0-0.5*delta, y0])
      dfy = f([x0, y0+0.5*delta]) - f([x0, y0-0.5*delta])
      naklonX = dfx/delta
      naklonY = dfy/delta
      # izvedemo korak po klancu navzdol
      xN = x0 - faktor*naklonX
      yN = y0 - faktor*naklonY
      # Ali lahko izboljšamo konvergenco?
      if f([xN, yN]) > f([x0, y0]): par[0] = 0.5*par[0]
      return xN, yN, par