最適化アルゴリズムはこの初期値から始まり、関数の最小値を見つけようとします。minimize()関数を使用して、objective_functionを最小化します。**を使用しています。result.xには、最適化アルゴリズムによって見つけられた最適解が格納されます。$の値を計算しています。plt.plot()を使って非線形関数を青色の折れ線グラフでプロットし、plt.scatter()を使って最適解の位置を赤い点で表示しています。最後に、グラフの軸ラベル、タイトル、凡例、グリッドを設定し、plt.show()でグラフを表示しています。解く手法とその結果を可視化する方法を示しています。関数の最小値を見つけ、最適解の位置を視覚的に示すためにグラフを使用しています。$を最小化するために、Scipyのminimize()関数を使用しました。最適化手法としてはBFGS法を選択しました。$を最小化する点です。$となっており、非線形関数が青線で表示されています。赤い点が求められた最適解の位置を示しています。この点は、関数が最小値を取る位置を表しています。$の位置で最小値を持ちます。$の位置を示しており、BFGS最適化アルゴリズムがこの値を見つけることができたことを示しています。