경사하강법 (Gradient Descent, 1D)

함수 $f(x)$ 의 최솟값을 구하는 가장 일반적인 방법. 기울기 반대 방향으로 조금씩 이동:

$x_{t+1} = x_t - \eta \cdot f'(x_t)$

여기서 $\eta$ (learning rate)는 한 걸음 크기. 너무 크면 튀고, 너무 작으면 더디게 수렴합니다.

이 문제는 간단한 파라볼라 $f(x) = (x - 3)^2$ 의 최솟값을 찾습니다. 미분: $f'(x) = 2(x - 3)$.

과제

함수 descend(lr, n_steps) -> (history, x_final) 을 완성하세요.

• 시작점 x = 0.0.
• n_steps 회 반복하며 각 반복의 x 값을 history 리스트에 기록 (시작값 포함).
• 반환: (history_list, x_final_float).
• for 루프 OK (이 문제는 반복이 본질).

테스트 케이스