Ребята, приветствую.
Сразу извиняюсь, если тему нужно было создать в "Центре помощи", но, по-моему, тут она более уместна.
Проблема вот в чем, нужно написать алгоритм поиска минимума многомерной функции методом Гаусса-Зейделя (или координатного спуска). В качестве метода поиска минимума одномерной функции использовать метод золотого сечения. Я написал функции на Си++, одна функция находит минимум одномерной функции методом золотого сечения, другая - непосредственно метод координатного спуска. 
Для примера была дана тестовая целевая функция с начальными значениями. 

Я старался написать наиболее универсальный код, но вышло как вышло. У меня возникло, пока что, два вопроса:
1) Какие границы отрезка передавать в метод золотого сечения?
2) Зачем нужен шаг, если поиск минимума одномерной функции проводится по методу золотого сечения, а не через частные производные



метод golden_section работает правильно и возвращает значение аргумента при котором значение функции будет минимальным на заданном отрезке. Это я проверял на нескольких различных примерах. 
В итоге программа выдает результат не такой, который должен быть, но довольно близкий к нему. Это только на этом примере. Переписывал целевые функции для других примеров (с последующей корректировкой функций main и golden_section), вообще ерунда какая-то получается.
В общем, если кто видит ошибки/недочеты в моей реализации и(или) может ответить на вопросы, написанные выше, ответьте, пожалуйста.

Спасибо.

Гарантированно охватывающие минимум, не захватывающие точек разрыва, не выходящие за пределы существования.


Где написано, что ВСЕ параметры обязаны быть использованы?

А как я узнаю, что они гарантированно охватывают минимум?

Такого не написано, но зачем, тогда нагружать лишними данными?

Ну, например, для контроля можно посмотреть чисельно производную в выбранных краевых точках.


Допустим, это универсальный блок данных для нескольких заданий. Для некоторых нужны все данные, для других только часть. Почему нет?

Akina, а вы знакомы с методом? Шаг вообще должен меняться по ходу изменения координат?

Не понял... какой ещё шаг? В золотом сечении шага нет в принципе, а покоординатный спуск - вообще метод не минимизации, а выбора плоскости минимизации.

Я имел в виду покоординатный спуск. 


А это не одно и тоже, что и метод минимизации многомерной функции? На выходе получим точки, в которых функция минимальна, ну и эти точки образуют плоскость минимизации.

Покоординатный спуск - это не метод минимизации! Это метод выбора порядка перебора координат, метод выбора следующей координаты, по которой мы будем искать очередной частный минимум. И далеко не всегда координаты перебираются тупо по порядку в цикле...