请使用c++语言，按照以下要求编写c++代码：使用共轭梯度法，求目标函数Q(x)=60-10x1-4x2+x1^2+x2^2的最小值，已知起点x0=[0 0]^T

在C++中，我们可以使用数值优化库如`Eigen`来实现共轭梯度法。以下是使用共轭梯度法求解二次函数Q(x)最小值的一个简单示例：

首先，需要包含必要的头文件，并安装Eigen库（如果尚未安装，可以在此处下载并安装：https://eigen.tuxfamily.org/dox/group__TopicMain.html）

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>

// 定义目标函数Q(x)
Eigen::VectorXd function(const Eigen::VectorXd& x) {
    int n = x.rows();
    double Q = 60 - 10 * x(0) - 4 * x(1) + x(0) * x(0) + x(1) * x(1);
    return Eigen::VectorXd::Map(&Q, 1); // 返回一维向量只存储一个值
}

// 共轭梯度法求解
Eigen::VectorXd conjugateGradient(Eigen::VectorXd& x0, double tolerance, int maxIterations) {
    Eigen::VectorXd gradient(x0.size());
    Eigen::VectorXd direction;
    double oldNorm = std::numeric_limits<double>::infinity();

    for (int i = 0; i < maxIterations; ++i) {
        // 计算梯度
        gradient = -function(x0);

        // 如果梯度接近于零，停止迭代
        if (gradient.norm() < tolerance) {
            break;
        }

        // 更新方向向量
        if (i == 0 || !direction.isZero()) {
            direction = gradient.array().colwise().cross(direction).normalized(); // 使用上一次的方向与当前梯度做叉乘
        }

        // 拟牛顿步长
        double alpha = oldNorm / direction.dot(gradient);

        // 更新位置
        x0 += alpha * direction;

        // 更新旧的梯度长度
        oldNorm = gradient.norm();

        // 更新下一个梯度
        gradient = function(x0) - gradient;
    }

    return x0;
}

int main() {
    // 起点
    Eigen::VectorXd x0 = Eigen::VectorXd::Zero(2);

    // 设置参数
    double tolerance = 1e-6;
    int maxIterations = 1000;

    // 运行共轭梯度法
    Eigen::VectorXd result = conjugateGradient(x0, tolerance, maxIterations);

    // 输出结果
    std::cout << "Minimum found at x = [" << result(0) << ", " << result(1) << "]" << std::endl;
    std::cout << "Minimum value of Q(x)=" << function(result) << std::endl;

    return 0;
}

这个程序会计算给定起始点 `[0, 0]` 的最小值。注意，实际应用中可能需要调整tolerance和maxIterations的值，这取决于你的精度需求和问题的具体复杂程度。