用两个参数求函数的最小返回值

要求用两个参数求函数的最小返回值，这个问题涉及到优化算法和数学知识。

在数学中，求函数的最小返回值可以通过求导数或者使用优化算法来实现。但是由于没有具体给出函数的形式，我们无法直接给出最小返回值的计算方法。

一种常见的优化算法是梯度下降法，它可以用于求解无约束优化问题。梯度下降法的基本思想是通过迭代的方式不断调整参数，使得函数的返回值逐渐趋近于最小值。具体步骤如下：

1. 初始化参数值。
2. 计算函数的梯度（导数）。
3. 根据梯度的方向和步长更新参数值。
4. 重复步骤2和3，直到满足停止条件。

在实际应用中，可以根据具体的函数形式和问题要求选择合适的优化算法。常见的优化算法还包括牛顿法、拟牛顿法、遗传算法等。

需要注意的是，对于不同的函数和问题，可能存在多个局部最小值或者鞍点。因此，为了找到全局最小值，可能需要尝试不同的初始参数值或者使用更复杂的优化算法。

总结起来，求函数的最小返回值是一个复杂的问题，需要根据具体情况选择合适的优化算法和数学方法。由于没有给出具体函数形式，无法给出完善且全面的答案。如果有具体的函数形式和问题要求，可以提供更具体的解答。