最小体积立方

如果我们只是在谈论一些工作算法（可能不是最理想的），那么我会这样处理这个问题：

1. 首先编译一个函数，也就是某个函数有一定的参数输出一个值到山1
2. 此外，已经可以应用任何算法来最小化泛函（并且有很多）

也就是说，从算法的角度来看，只有函数本身的编译是有意义的。

我会看到计算功能的步骤如下：

1. 我们问自己一个立方体，计算它的体积——我们将它表示为V
2. 我们取每个点并确定该点是否在立方体内
3. 如果该点在立方体内，我们确定多余的体积dv=0
4. 如果立方体外的一个点体积过大dv，我们将其定义为2*V（作为一个选项 - 你可以想出一些更有趣和连续的东西）
5. 总结一切dv并添加到V

结果，我们得到2n了一个维函数（立方体的第一个边的坐标唯一地表征了它在空间中的位置），它只需要被最小化——也就是说，要了解得到的立方体在什么位置量将是最小的。

现在由小事决定——我们将生成的函数或多或少地放入任何最小化函数的算法中（事实上，这些几乎是子方法中的库函数），我们为立方体的位置设置一些初始值并继续.

在 n=2 的凸多边形的情况下，有一个线性算法来构造一个最小面积的边界矩形。

对于一组点，可以推广到 n=3，其中算法的行为类似于三次。

资料来源：英文维基百科

我不明白这些算法的构造，但有人怀疑立方体/正方形的确切解是

1. 比矩形/立方体复杂得多
2. 对于 n>3 将以最令人讨厌的方式表现