如题：
希望可以科普一下全局最小唯一但是局部极小不唯一的应用场景，希望可以描述的稍微详细一点。
以梯度下降法为例，沿着负梯度方向进行最优解的搜索。若某个点误差函数的梯度为0，则该点为局部极小。若该误差函数只有一个局部极小，则该局部极小为全局最小唯一。
在流程工业上有很多这样的场景，如温度优化
这个比较常见的就是多项式的极值问题，一般常见于物理模型的优化