Параллельное программирование

    //Программа демонстрирует поиск минимума функции нескольких переменных методом наискорейшего спуска
    #include <iostream>
    #include <cmath>
     
    //Структура вектор
    //Содержит количество переменных исходной функции
    struct vector
    {
       double x,y;
    };
     
    //Исходная функция
    double fx(vector x)
    {
       return 100*(x.x*x.x+x.y*x.y);
    }
     
    //Градиент исходной функции
    //Также для нахождения градиента можно использовать численные методы
    vector gradient(vector x)
    {
       vector grad;
     
       grad.x=200*x.x;
       grad.y=200*x.y;
     
       return grad;
    }
     
    //Вычисление одномерной функции для нахождения шага методом золотого сечения
    double MakeSimplefx(double x, vector grad, vector xj)
    {
       vector buffer;
     
       buffer.x=xj.x-x*grad.x;
       buffer.y=xj.y-x*grad.y;
     
       return fx(buffer);
    }
     
    //Метод золотого сечения для нахождения шага (lambda)
    double GoldenSelection(double a, double b, double eps, vector gradient, vector x)
    {
       const double fi=1.6180339887;
       double x1,x2;
       double y1,y2;
     
       x1=b-((b-a)/fi);
       x2=a+((b-a)/fi);
       y1=MakeSimplefx(x1,gradient,x);
       y2=MakeSimplefx(x2,gradient,x);
       while (std::abs(b-a)>eps)
       {
          if (y1<=y2)
          {
             b=x2;
             x2=x1;
             x1=b-((b-a)/fi);
             y2=y1;
             y1=MakeSimplefx(x1,gradient,x);
          }
          else
          {
             a=x1;
             x1=x2;
             x2=a+((b-a)/fi);
             y1=y2;
             y2=MakeSimplefx(x2,gradient,x);
          }
       }
     
       return (a+b)/2;
    }
     
    //Функция вычисления нового приближения
    vector Calculate(vector x, vector gradient, double lambda)
    {
       vector buffer;
     
       buffer.x=x.x-lambda*gradient.x;
       buffer.y=x.y-lambda*gradient.y;
     
       return buffer;
    }
     
    //Метод наискорейшего спуска
    vector GradDown(vector x, double eps)
    {
       vector current=x;
       vector last;
     
       do
       {
          last=current; //Запоминаем предыдущее значение
          vector grad=gradient(current); //Вычисляем градиент
          double lambda=GoldenSelection(0,0.05,eps,grad,current); //Находим шаг вычислений методом золотого сечения
          current=Calculate(current,grad,lambda); //Вычисляем новое приближение
       }while(std::abs(fx(current)-fx(last))>eps); //Проверяем условие
     
       return current; //Возвращаем результат
    }
     
    //Тело главной функции
    int main()
    {
       vector x;
       double eps;
     
       std::cout<<"Введите через пробел начальное приближение x и y (например: -1 1): ";
       std::cin>>x.x>>x.y;
       std::cout<<"\nВведите точность вычислений (например 0.000001): ";
       std::cin>>eps;
       vector result=GradDown(x,eps);
       std::cout<<"\nРезультат: x = "<<result.x<<" y = "<<result.y;
     
       return 0;
    };