Выполняется по рассмотренному выше алгоритму при 
. Поэтому, помимо начальной точки и заданной погрешности, параметр 
является исходным данным.
Значение 
и, следовательно, длина шага определяется из двух условий: если шаг очень велик, то можно перешагнуть точку экстремума, т.е. критерий завершения не сработает и метод разойдется. Если шаг очень мал, то количество шагов от начальной точки до оптимальной будет очень велико, что приведет к большим вычислительным затратам. Заметим, что для гладкой целевой функции в окрестности минимума при приближении к оптимальной точке величина градиента уменьшается. Поэтому даже при 
длина шага уменьшается, что желательно для любого итерационного метода.
Рассмотренный метод имеет низкую эффективность и представляет больший интерес для изучения, чем для применения.
