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數學最佳化維基百科
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為了解決任務,使用有限步驟或迭代演算法來接近最優值。 他們還使用提供近似解決方案的啟發式方法,儘管它們的收斂不是必要的。 如果目標函數是凸函數,則任何局部最小值都將是全域最小值。 有一些有效的數值方法可以最小化凸函數,例如內精確方法。 此外,還可以根據那裡的Hesse矩陣的確定性對臨界點進行進一步分類。 - SEO顧問 seo服務 關鍵字公司 seo服務 數位行銷 - meta描述 數位行銷 local seo seo推薦 數位行銷 seo公司 如果Hesse矩陣是正定的,那麼存在局部極小值。
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