在数学和计算机科学中，可以使用不同的函数来求解最小值：最小值函数（Min Function）：最小值函数指一个可接受多个参数的函数，输出这些参数中的最小值。在Python中内置了min函数可以直接使用。导数函数（Derivative function）：导数函数可以通过求导数的方式来找到函数的局部最小值。当导数为0时，意味着函数取得局部极值，可以通过判断导数的符号变化来确定是极小值还是极大值。梯度下降法（Gradient descent）：梯度下降法是一种寻找函数极小值的迭代优化算法，其基本思想是从当前点出发，沿着负梯度方向进行迭代更新，直到到达局部最小值或全局最小值。其他优化算法（Optimization algorithms）：除梯度下降法外，还有很多其他的优化算法，如牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等，都可以用来寻找函数的最小值。这些算法的选择取决于具体问题的性质和要求。