1. 无约束最优化问题是指在没有任何限制条件的情况下，求解目标函数的最大值或最小值的问题。从数学上说，这种问题通常被称为优化问题。
2. 在解决无约束最优化问题时，主要涉及两个概念，即从初始点开始沿“哪个方向”以及“走多远”到达下一个点处。这里，“走多远”涉及之前提到的“步长”的概念，而“哪个方向”则涉及方向的概念。
3. 无约束最优化是优化问题中最基本的形式之一，其解决方法和应用广泛性使得其成为了实际问题中的重要工具。在实际生活中，无约束最优化问题有着广泛的应用，例如在工程设计、金融投资和机器学习等领域中。
4. 求解无约束最优化问题的方法包括梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。这些方法都是基于目标函数的局部特性进行求解的，因此需要对目标函数进行一定的前提假设，如可微、连续等。然而，受限于算法复杂度等问题，目前大部分无约束最优化算法只能保证求取局部最小值点。不过，在实际应用中，许多情形被抽象为函数形式后均为凸函数，对于凸函数来说，局部最小值点即为全局最小值点，因此只要能求得这类函数的一个最小值点，该点一定为全局最小值点。