在不受限的实数上最小化 ：

如果列表中未给出单个变量，则结果是取得最小值的值：

最小化受约束条件 限制的 ：

约束条件可以包含任意逻辑组合：

无界问题：

不可行的问题：

可能无法达到下确界：

使用向量变量和向量不等式：

不受限的单变量多项式的最小化：

受限的单变量多项式的最小化：

Exp-log 函数：

有界约束条件上的解析函数：

周期函数：

具有可公度周期的三角函数的组合：

分段函数：

利用函数属性信息即可求解的不受限问题：

多元线性约束条件下的最小化：

线性分式约束条件下的最小化：

没有约束条件的多项式最小化：

约束条件下的多项式优化总是可解的：

可能无法获得最小值：

目标函数可能是无界的：

可能没有满足约束条件的点：

量化的多项式约束条件：

代数最小化：

有界超越最小化：

分段最小化：

凸最小化：

最小化凸目标函数 ，使得 为半正定且 ：

绘制区域和最小化点：

参数化线性优化：

最小化点的坐标是参数的连续函数：

参数化二次优化：

最小化点的坐标是参数的连续函数：

不受限的参数化多项式的最小化：

约束条件下的参数化多项式的最小化：

单变量问题：

整数线性规划：

整数上的多项式最小化：

在区域上最小化：

绘制这些值：

求两个区域间的最小距离：

绘制这些值：

求使得三角形和椭圆仍然相交的最小的 ：

绘制这些值：

求包含给定的三个点的半径最小的圆盘：

绘制这些值：

用 Circumsphere 直接给出同样的结果：

用 指定 是 中的一个向量：

求两个区域间的最小距离：

绘制这些值：

指定 ArgMin 应使用柱形代数分解：

使用拉格朗日乘数法：

使用默认方法：

所有结果都是等价的：

求精确最小值点会花费很长时间：

如果设置 WorkingPrecision->100，得到的是近似最小值点：

求周长最小的单位面积矩形的边长：

求周长最小的单位面积三角形的边长：

最小周长三角形是等边三角形：

求抛物线上距轴最近的点：

假设 和 参数之间存在特殊关系：

区域 ℛ 中距给定点 p 最近的点 q 由 ArgMin[Norm[p-q],q∈ℛ] 给出. 求 Disk[] 中距 {1,1} 最近的点：

绘制这些值：

求标准单位单纯形 Simplex[2] 中距 {1,2} 最近的点：

绘制这些值：

求标准单位球面 Sphere[] 上距 {1,1,1} 最近的点：

绘制这些值：

求标准单位单纯形 Simplex[3] 中距 {-1,1,1} 最近的点：

绘制这些值：

可用 ArgMin[Norm[p-q],{p∈,q∈}] 找出最近的点 p∈ 和 q∈. 求 Disk[{0,0}] 和 Rectangle[{3,3}] 中相距最近的点：

最近的距离：

绘制这些值：

求 Line[{{0,0,0},{1,1,1}}] 和 Ball[{5,5,0},1] 中相距最近的点：

最近的距离：

绘制这些值：

如果 ℛ⊆ⁿ 是一个全维区域，则切比雪夫中心是使得 SignedRegionDistance[ℛ,p] 最小化的点 p∈ℛ，即到补区域的距离的负值. 求 Disk[] 的切比雪夫中心：

求 Rectangle[] 的切比雪夫中心：