So, on the x I have different values of the decision variable on y axis we plot the function. Now, you notice that there are two points where the function attains a minimum and you can see that when we say minimum we automatically actually only mean locally minimum because if you notice this point here in the vicinity of this point this function cannot take any better value from a minimization viewpoint.
इसलिए x एक्सिस पर मेरे पास डिसिशन वेरिएबल की विभिन्न वैल्यूज है और y एक्सिस पर हम फंक्शन प्लाट करते हैं| अब आप देखते हैं कि ऐसे दो बिंदु हैं जहाँ फ़ंक्शन एक न्यूनतम प्राप्त करता है और आप देख सकते हैं कि जब हम न्यूनतम कहते हैं तो हम स्वाभाविक रूप से केवल लोकल स्तर पर न्यूनतम समझ रहे हैं क्योंकि यदि आप इस बिंदु को इस बिंदु के आसपास के क्षेत्र में देखते हैं तो यह मिनिमाइज़ेशन के दृष्टिकोण से फ़ंक्शन की कोई बेहतर वैल्यू नहीं ले सकता।