1. Задача: выполнить безусловную минимизацию функции многих переменных. 2. Формула: для функции $f(\mathbf{x})$, где $\mathbf{x} = (x_1, x_2, ..., x_n)$, безусловная минимизация означает найти $\mathbf{x}^*$, при котором $f(\mathbf{x}^*) \leq f(\mathbf{x})$ для всех $\mathbf{x}$ в области определения. 3. Теоретически решение минимизации функции многих переменных обычно сводится к поиску точек, где градиент равен нулю: $$\nabla f(\mathbf{x}) = \mathbf{0}$$ 4. Для проверки, что найденная точка является минимумом, используют критерий положительной определённости матрицы Гессе $H_f(\mathbf{x})$: - если $H_f(\mathbf{x}^*)$ положительно определена, то $\mathbf{x}^*$ — точка локального минимума. 5. В MATLAB можно использовать функцию fminunc или fminsearch для численной минимизации. 6. В Excel можно использовать инструмент "Поиск решения" (Solver) для минимизации функции, задав целевую ячейку и переменные. 7. После численного решения необходимо вычислить градиент и матрицу Гессе в найденной точке и проверить условия минимума. 8. Итог: безусловная минимизация функции многих переменных сводится к решению системы уравнений $\nabla f(\mathbf{x})=0$ и проверке положительной определённости матрицы Гессе в найденной точке.