k:函数;}-是二次可微的话，可以通过找到目标函数梯度为0（也就是拐点）的那些点来解决此优化问题。我们需要用黑塞矩阵来确定此点的类型。如果黑塞矩阵是正定的话，该点是一个局部最小解， 如果是负定的话，该点是一个局部最大解，如果黑塞矩阵是不定的话，该点是某种鞍点。要找到那些拐点，我们可以通过猜测一个初始点，然后用比如以下的迭代的方法来找到。如果目标函数在我们所关心的区域中是凸函数的话，那么任何局部最小解也是全局最优解。现在已经有稳定，快速的数值计算方法来求二次可微地凸函数的最小值。有约束条件的约束问