是否有任何优化算法旨在找到多变量函数的重合根和（局部）最小值f。假设分析已知，这些对于函数应该是一致的。

我对任何这样的算法都感兴趣，但更具体地说是对于f连续、至少两次可微且计算成本非常高的情况（因此算法的内部成本可以忽略不计，只有函数调用很重要）。如果可以免费计算梯度，你会使用什么？如果 Hessian 也可以免费计算呢？如果根和最小值仅近似重合，即最小值怎么办？$f(x_c)\in$ $[-\epsilon,\epsilon]$对于一些小ε。