Man kann fuer ein nichtlineares Problem eine lokale Linearisierung aufstellen, wozu man natuerlich die Jakobimatrix verwendet, und dieses neue Problem dann iterativ loesen. Die Schwierigkeit ist, die Jakobimatrix an der richtigen Stelle zu berechnen.
Generell kann man nicht fuer alle moeglichen nichtlinearen Probleme ein gutes Linearisierungsverfahren angeben. Und man kann auch nicht fuer jedes nichtlineare Problem die gleiche Strategie zur Linearisierung verwenden.
Im Notfall, wenn das Problem richtig haesslich ist, kann man auf ein stabiles nichtlineares Optimierungsverfahren, wie zum Beispiel Levenberg-Marquardt, zurueckgreifen.
When C++ is your hammer, every problem looks like your thumb.