请使用c++语言，按照以下要求编写完整的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，我们可以使用共轭梯度法(CG)来解决非线性优化问题。这里是一个简单的例子，我们将使用LAPACK库提供的CG函数。注意，这个例子假设你已经安装了包含`clapack`的BLAS库，如ECLIPSE或Intel Math Kernel Library (MKL)。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "lapack.h" // 假设我们已经有了lapack库

using namespace std;

// 定义目标函数Q(x)
double function(double x[]) {
    double x1 = x[0];
    double x2 = x[1];
    return 60 - 10 * x1 - 4 * x2 + x1 * x1 + x2 * x2;
}

// 目标函数的一阶导数
void gradient(double x[], double g[]) {
    g[0] = -10 - 2 * x[0]; // dQ/dx1
    g[1] = -4 - 2 * x[1];   // dQ/dx2
}

// 共轭梯度法函数
int conjugate_gradient(double A[][2], double b[], double x[], int max_iter, double tolerance) {
    int n = sizeof(A[0]) / sizeof(A[0][0]);
    double r[n], p[n], alpha, beta;
    int iter = 0;

    // 初始化
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        r[i] = b[i] - A[i][0] * x[0] - A[i][1] * x[1];

    while (iter < max_iter && norm(r) > tolerance) {
        // 搜索最小残差向量
        alpha = dot_product(r, r) / dot_product(p, A * p);
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            x[i] -= alpha * p[i];

        // 更新搜索方向
        r = r + alpha * A * p;
        beta = dot_product(r, r) / dot_product(r, p);

        // 更新搜索方向
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            p[i] = r[i] + beta * p[i];

        ++iter;
    }

    cout << "Minimum found after " << iter << " iterations.\n";
    return iter;
}

int main() {
    double A[2][2] = {{1, 0}, {0, 1}};
    double b[2] = {0, 0};
    double x0[2] = {0, 0}; // 起点
    double x[2]; // 变量
    double tolerance = 1e-6;

    int iterations = conjugate_gradient(A, b, x, 100, tolerance);
    cout << "Solution: [x1, x2]^T = [" << x[0] << ", " << x[1] << "]\n";

    return 0;
}

在这个代码中，我们首先定义了目标函数Q(x)，它的一阶导数，以及共轭梯度算法。在`main()`函数里，我们设置了一个2x2的单位矩阵A，因为对于给定的目标函数，Hessian矩阵就是单位矩阵。然后调用`conjugate_gradient`函数开始迭代求解。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要处理更复杂的数学运算和边界条件检查。同时，如果你没有预先安装支持的BLAS库，你需要先链接相应的库文件才能编译运行。