minimize中的method='nelder-mead'

`method='nelder-mead'`是一种用于无约束优化的数值优化算法，也被称为单纯形法（Nelder-Mead simplex algorithm）。它是一种迭代算法，通过在一个多维空间内不断缩小一个单纯形（simplex）来逼近函数的最小值点。单纯形是一个几何图形，它在高维空间中类似于一个三角形，在二维空间中就是一个三角形，在三维空间中就是一个四面体，以此类推。

这个算法有一些优点，比如它不需要计算梯度，也不需要估计海森矩阵，因此可以处理一些非常复杂的函数，而且对于高维函数也比较鲁棒。但是，它也有一些缺点，比如它可能会停留在一个局部最小值点而不是全局最小值点，而且它的收敛速度可能比其他优化算法慢。因此，使用`method='nelder-mead'`时需要谨慎选择初始点，并且需要对结果进行验证。