В основе квазиньютоновских методов лежит идея восстановления квадратичной аппроксимации функции по значениям ее градиентов. Это позволяет, не прибегая к вычислению матриц вторых производных, разработать методы, обладающие достоинствами метода Ньютона.
Вид итерации квазиньтоновских методов имеет общую структуру
(5.10.1)
где матрица 
пересчитывается рекуррентно таким образом, что
,
если и не на всем пространстве 
, то хотя бы в подпространстве меньшей размерности.
Градиент квадратичной функции (5.9.1) задается выражением:
(5.10.2)
Для произвольного вектора 
разность градиентов 
, согласно (5.10.2), удовлетворяет соотношению
. (5.10.3)
При 
, в силу (5.10.3), справедливо равенство
. (5.10.4)
В квазиньютоновских методах пересчитываются матрицы либо 
, где 
, таким образом, что для них удовлетворяются квазиньютоновские соотношения (5.10.3), (5.10.4), а в качестве векторов 
берутся векторы
, (5.10.5)
где 
- точки, генерируемые процессом (5.10.1).
Произвольную формулу перерасчета матриц 
или 
, которые после пересчета удовлетворяют квазиньютоновским соотношениям (5.10.3), (5.10.4), будем обозначать 
и 
соответственно, при этом, если рассчитываются матрицы 
, то для использования в (5.10.1) необходимо получить 
. Формула пересчета матриц Девидона-Флетчера-Пауэлла (DFP) имеет вид
. (5.10.6)
В современных вычислительных алгоритмах пересчитываются не матрицы 
, а их треугольные разложения, что при расчете матриц 
, позволяет избежать трудоемкой операции обращения матриц.
Выпишем общую схему метода квазиньютоновского типа
, (5.10.7)
,
где задается начальная точка 
и матрица 
. Величины шагов спуска 
удовлетворяют условию точного одномерного спуска
, (5.10.8)
либо условию (5.4.8).
