Методы безусловной оптимизации обеспечивают поиск экстремума целевой функции f(x) в неограниченной области X. Методы безусловной оптимизации составляют наиболее многочисленную группу среди методов поиска локального экстремума (минимального или максимального значения) целевой функции f(x). Методы безусловной оптимизации по способу определения направления поиска делятся на методы нулевого, первого и второго порядков.
В данной теме рассмотрим реализацию данных методов безусловной оптимизации в MathCad.

Рассмотрим методы нулевого порядка

Рассмотрим методы первого порядка (градиентные методы)

Метод наискорейшего спуска

Метод сопряженных градиентов

Рассмотрим методы второго порядка

Метод Ньютона (Метод Ньютона-Рафсона)