无约束优化问题,多元函数极小值的充要条件。 A、梯度为0，Hessian为正定矩阵B、梯度为0，Hessian为负定矩阵C、梯度为0D、Hessian为负定

无约束优化问题,多元函数极小值的充要条件。

A、梯度为0，Hessian为正定矩阵

B、梯度为0，Hessian为负定矩阵

C、梯度为0D、Hessian为负定

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无约束优化的坐标轮换法属于直接法,它既可以求解无约束最优化问题,又可经适当处理后用于约束最优化问题的求解。() 此题为判断题(对，错)。
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