Метод покоординатного спуска или Гаусса-Зейделя

[Sverest]

Решить задачу $f(x) \to min, \; x \in R^2$

$$f(x)=\frac12 xQx^T+Rx^T$$

$x=(x_1,x_2)$
$R=(4;1)$
$Q=\begin{pmatrix} 4&2 \\ 2& 3 \end{pmatrix}$

методом покоординатного спуска или методом Гаусса-Зейделя

на выпуклость исследовал тут: http://dxdy.ru/topic60924.html

функция будет такая:
$f(x)=2x_1^2+\frac32x_2^2+2x_1x_2+4x_1+x_2$

выберем метод покоординатного спуска
$\alpha=1$
$x^{(0)}=(2,0)$
тогда $f(x^{(0)})=16$

цикл 1:
итерация 1:
$x^{(0)}-\alpha e_1=(2,0)-1 \cdot (1,0)=(1,0)$
$f(1,0)=6 \; < \; f(x^{(0)})=16$
$x^{(1)}=x^{(0)}-\alpha e_1 =(2,0)-1 \cdot (1,0)= (1,0)$

итерация 2:

$x^{(1)}-\alpha e_2=(1,0)-1 \cdot (0,1)=(1,-1)$

я правильно делаю?
шаг в два раза уменьшать надо в каких случаях?