最適化
この分野の概要Wolfram言語には，制約条件付き非線形最適化，内点法，整数計画法，独自の記号法を含む，最新鋭の数値的・記号的な局所的・大域的最適化技術が組み込まれている．Wolfram言語の記号アーキテクチャは自動的に強力なシステムとモデルの最適化にシームレスにアクセスし，何百万もの変数を含む線形計画法や，数千変数の非線形問題を処理する．
数値的最適化
NMinimize，NMaximize — 非線形制約付き大域最適化
FindMinimum，FindMaximum — 制約条件なしの，あるいは制約条件付きの局所的最適化
FindFit — 制約条件なしの，あるいは制約条件付きの最適な非線形データフィット
記号的最適化
極値と場所
NMinValue ▪ NMaxValue ▪ FindMinValue ▪ FindMaxValue
NArgMin ▪ NArgMax ▪ FindArgMin ▪ FindArgMax
行列形式
LinearOptimization — 行列形式の実数および整数線形計画法
LeastSquares — 行列形式の最小2乗問題
凸最適化 »
ConvexOptimization — 
が凸であるとき
を最小化する
ParametricConvexOptimization — パラメータ 
を持つ
を最小化する
RobustConvexOptimization — 不確かさ 
を持つ
を最小化する
LinearOptimization ▪ LinearFractionalOptimization ▪ QuadraticOptimization ▪ SecondOrderConeOptimization ▪ SemidefiniteOptimization ▪ ConicOptimization
組合せ最適化 »
FindShortestTour — 巡回セールスマン問題を解く
Minimize，FindMinimum — 整数計画法問題を解く
KnapsackSolve — 制約付き，無制限，および0–1のナップサック問題を解く
FrobeniusSolve — 混合基数の制約充足問題（コイン問題等）
一般化された最適化
BayesianMinimization — 数値，テキスト画像等の関数のモデルベースの最小化
BayesianMinimizationObject — モデルベースの最小化の結果の表現
BayesianMaximization ▪ BayesianMaximizationObject
不等式の可視化
RegionPlot，RegionPlot3D — 不等式を満足する領域をプロットする
特殊な場合
NetTrain — 指定の損失関数でニューラルネットワークを訓練する
SpherePoints — 球上の等間隔の点
EstimatedDistribution ▪ EstimatedProcess ▪ FindFormula ▪ ...
FindGeometricTransform ▪ ImageAlign ▪ GuidedFilter ▪ ...