私は常にコストパフォーマンスを追究する．
目指す所は，Global Optimum(大域的最適解：最小値みたいな物)だ．
しかし，現実的には非常に難しく，大抵はLocal Optimum(局所的最適解：極小値みたいな物)に陥ってしまう…
「Global Optimumなんて導関数が零となる所ではないのか?」
と多くの方は思われるかもしれない．
しかし，コストパフォーマンスの目的関数は，クオリティとクオンティティ(この2つは特にパフォーマンスと呼ばれる)，そしてコストとが絡み合った高次の関数であり，また，制約条件も複雑に入り組んでいるため，最適解を求める事は容易では無いのである．
分かり易い例としては，以下の様な物が挙げられる．
場所は学食．私はトレーを手に取ったところだ．
ここでは，幾つかあるメニューの組み合わせの中からコストパフォーマンス的に，最適な組合せを見つける必要がある．
学食の場合，基本的には既にGlobal Optimumは判別している．
カレー大盛(おふくろカレーでも可)[\270+5%]である．これは，クオリティは低いが，クオンティティが高いためにトータルでは，コストパフォーマンスがかなり高い．
しかし，実際はそれ程単純なものではなく，以下の様な制約条件に縛られ，カレー大が最適解でない場合も多い．
1．最近ずっとカレー大ばかりであったため，かなり飽きてしまった．
2．偶には肉が喰いたい．
この様に複雑な制約条件がある場合は別の物(例えば鳥の唐揚)が最適解となる．
常にGlobal Optimumを追究していると，非常に経済的と思いがちだが， 実は以外な落とし穴がある．
それは
・
・
・
コストパフォーマンスの高さに吊られ，やたらと衝動買いしてしまうって事さ!!