1 一维无约束最优化
计算函数f(x)的最大值和最小值问题。
1.1 黄金分割搜索法
处理单峰值情况。
对于搜索区间[a, b]，d=（sqrt（5）-1）/2*（b-a）；x1 = a+d，x2 =b-d，计算f(x1)和f(x2)，然后处理如下：
1.若f(x1)>f(x2)，则最大值在a, x2，x1所定义的区间取得；取新的边界为【a，x1】，继续迭代计算；（ 其中，下一次计算的f(x1)即为本次计算的f(x2)，不用重复计算该函数值）
2.否则，若f(x1)<f(x2)，则最大值在 x2，x1，b所定义的区间取得；取新的边界为【x2，b】，继续迭代计算；（其中，下一次计算的f(x2)即为本次计算的f(x1)，不用重复计算该函数值）
优缺点：方法可靠，效率不高；
1.2 二次插值法
然后采用类似黄金分割法的方法，若新的函数值f(x)大于函数值中间点f(x1)的函数值，则新的x值在中间点x1的右边，于是舍弃较低的点x0，新的区域变成【x1，x2】。继续迭代计算。
优缺点：效率比黄金分割搜索法效率高，但是可能发散，导致不稳定；
1.2 牛顿法
牛顿-瑞普逊法。
新的估值点为
优缺点：速度快，但是容易发散，不稳定；有些函数不方便求导，可以用正割法或者有限差分代替。
建议：可以使用混合方法。在远离最优点的时候使用划界法（如黄金分割法），接近最优值的时候使用开方法（如牛顿法）快速收敛。
1.2 布伦特法
是一种混合方法。
首先尝试使用二次插值法，如果能得到解，结束；否则，使用黄金分割法求解。
优点：综合了黄金分割搜索法的稳定性和二次插值法的速度优势。