最優化問題
1.無約束的最優化問題
所謂的無約束優化問題指的是一個優化問題的尋優可行集合是目標函數自變量的定義域，即沒有外部的限制條件。例如，求解優化問題
[ \begin{array}{rl} \text{minimize} & f(x) = x^2 - 4.8x + 1.2 \ \end{array}] 就是一個無約束優化問題，而求解 [ \begin{array}{rl} \text{minimize} & f(x) = x^2 - 4.8x + 1.2 \ \text{subject to} & x \geq 0 \end{array}]
則是一個帶約束的優化問題。更進一步，我們假設考慮的問題全部是凸優化問題，即目標函數是凸函數，其自變量的可行集是凸集。（詳細定義可參考斯坦福大學Stephen Boyd教授的教材convex optimization