Алгоритм Бройдена - Флетчера - Гольдфарба - Шанно (BFGS) является одним из наиболее популярных методов оптимизации, использующихся для решения задач минимизации нелинейных функций. Его эффективность и широкая применимость делают его важным инструментом в области оптимизации. Однако, в контексте вашего вопроса, возможно, вы используете ироничный или метафорический подход, упоминая о том, что "приводит в ужас" и "все сразу умирают".

На практике BFGS и его вариации могут вызывать трудности и проблемы по следующим причинам:

Чувствительность к начальным условиям: Алгоритм BFGS может застревать в локальных минимумах, если начальные значения параметров выбраны неудачно.

Неустойчивость при плохих градиентных оценках: Если градиенты функции не находятся в пределах разумного диапазона, алгоритм может демонстрировать нестабильное поведение.

Высокая размерность: В задачах с высокой размерностью алгоритм может быть уязвим к численным ошибкам и плохо работать из-за увеличения объема вычислений.

Немонотонное поведение: При определенных условиях, BFGS может проявлять немонотонное поведение, что может затруднить сходимость.

Требование к памяти: BFGS использует дополнительные матрицы и векторы для хранения информации о градиенте и гессиане, что может стать проблемой для больших задач.

Поэтому, хотя сам алгоритм эффективно решает многие задачи оптимизации, его использование может требовать внимательного подхода и хорошего понимания природы решаемой задачи. В некотором смысле, "ужас" может возникать из-за этих сложностей и неожиданностей, которые могут произойти при его использовании.