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MathNet.Numerics.Optimizationには数値最小化問題を解ける機能が備わっている．

最小化問題だが，符号を変えれば最大化問題も最小化問題になる．また，目的関数最小化（最適化）問題と呼ぶこともある．例えば以下のように使用できる．
最近の.NETには
var f1 = new Func<double, double>(x => sample(x));
というFuncという汎用のデリゲートがあるのが面白い．

using MathNet.Numerics.Optimization;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 一次元探索
            var f1 = new Func<double, double>(x => sample(x));
            var obj = ObjectiveFunction.ScalarValue(f1);
            var r1 = GoldenSectionMinimizer.Minimum(obj, -100, 100, 1e-8, 1000, 10, 4, 4);

            Console.WriteLine($"{r1.FunctionInfoAtMinimum.Point:G16}");
            Console.WriteLine($"{r1.FunctionInfoAtMinimum.Value:G16}");

            // 多次元探索
            var f2 = new Func<MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Vector<double>, double>(x => sample2(x));
            var obj2 = ObjectiveFunction.Value(f2);
            var init = MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Vector<double>.Build;
            

            var r2 = NelderMeadSimplex.Minimum(obj2, init.Dense(new double[] { 0.0, 0.0 }));
            Console.WriteLine($"{r2.FunctionInfoAtMinimum.Point[0]:G16},{r2.FunctionInfoAtMinimum.Point[1]:G16}");
            Console.WriteLine($"{r2.FunctionInfoAtMinimum.Value:G16}");
        }

        static double sample(double x)
        {
            return (x - 3000) * (x - 3000);
        }

        static double sample2(MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Vector<double> x)
        {
            return (x[0] - 1000) * (x[0] - 1000) + (x[1] - 3000) * (x[1] - 3000);
        }
    }
}