大域的最適解

"大域的最適解"（Global optimum）是指在一個問題的解空間中，找到一個最佳的解。這裡的"最佳"通常是指滿足某種條件或目標函數的最大值或最小值。在數學優化、機器學習、統計學和工程學等領域，尋找全局最適解是一個常見的挑戰。

在許多情況下，找到全局最適解是非常困難的，因為解空間可能非常大，而且可能存在許多局部最適解（Local optimum），這些局部最適解並不是全局最好的。局部最適解是指在一個小範圍內是最好的解，但並不一定是整個解空間中最好的。

為了找到全局最適解，人們發展了許多優化算法，如梯度下降法、模擬退火法、遺傳算法、粒子群優化等。這些算法嘗試通過不同的策略，如探索和解決空間的廣泛搜尋、避免早熟收斂、跳出局部最適解等，來找到全局最適解。

然而，找到全局最適解並不是總是可能的，特別是在非凸優化問題中，其中可能存在許多局部最適解，而沒有全局最適解。在這種情況下，目標通常是找到一個滿意的解，而不是全局最適解。