b'\n_START_ARTICLE_\nL-BFGS\n_START_PARAGRAPH_\nL-BFGS y L-BFGS-B son dos m\xc3\xa9todos de optimizaci\xc3\xb3n quasi-Newton de funciones con un gran n\xc3\xbamero de par\xc3\xa1metros o de una gran complejidad. Se trata de un m\xc3\xa9todo que hace un uso limitado de la memoria (usa mucha menos memoria que otros algoritmos para el mismo problema); L-BFGS viene de BFGS de memoria limitada. Permite obtener el m\xc3\xadnimo de una funci\xc3\xb3n. \xc3\x9anicamente necesita la funci\xc3\xb3n y su gradiente, pero no la matriz Hessiana. L-BFGS, desarrollado por Jorge Nocedal es capaz de resolver funciones sin restricciones, mientras que la variante L-BFGS-B (Jorge Nocedal y Richard Byrd) puede resolver funciones con restricciones simples (del tipo , siendo  la variable i-\xc3\xa9sima y  y  los l\xc3\xadmites inferior y superior de esa variable) en sus par\xc3\xa1metros. Si las restricciones son complejas otros m\xc3\xa9todos, como KNITRO, deben ser usados._NEWLINE_Para cada iteraci\xc3\xb3n el algoritmo busca una aproximaci\xc3\xb3n de la matriz Hessiana, concretamente de su inversa. Si la funci\xc3\xb3n tiene N variables, la matriz Hessiana tiene  elementos. Si N es grande, el tiempo necesario para calcular toda la matriz de forma exacta puede ser prohibitivo. Es por esto que se busca una aproximaci\xc3\xb3n.'