最小二乗法の重みづけについて教えてください。
簡単のため、説明変数tと、目的変数xが、共に実数（スカラー）とします。
また、フィッティング関数
F=F(t,a,b,c)
も、簡単のため3変数または4変数のスカラー値関数とし、フィッティングパラメータa,b,cも実数(スカラー)とします。また、Fがフィッティングパラメータを2つしか持たない場合（Fが3変数の場合）には、
F(t,a,b)と読み替えて考えることにします。
また、データ、即ち説明変数と目的変数の実測値の組 (t_{i},y_{i})がn個あるとする。
また、以下の４種類の評価関数を考えます。
A:所謂2ノルム
A(a,b,c)=Σ|{y}_{i}-F({t}_{i},a,b,c)|^2
B:n個の正数w_{i}を用いて、重みづけ
B(a,b,c)=Σ(w_{i}|{y}_{i}-F({t}_{i},a,b,c)|^2)
C:単調（非退化、つまり任意の点で微分がバニッシュしない）な関数φを用いて変換
C(a,b,c)=Σ|φ({y}_{i})-φ(F({t}_{i},a,b,c))|^2
D:所謂1ノルム
D(a,b,c)=Σ|{y}_{i}-F({t}_{i},a,b,c)|
（Q1）このとき、以下の命題のうち、同値な命題はどれとどれですか？
P「(a,b,c)がAの極値点である」
Q「(a,b,c)がBの極値点ある」
R「(a,b,c)がCの極値点ある」
S「(a,b,c)がDの極値点である」
(Q2)重みづけの意味について：
*実際、最急降下法のプログラムを作ってみると、
Dの場合で、直線に近い形状になるように変換した場合（たとえばシクモイドの場合logをφに取る）。
Cの場合で、変化が緩慢なiに重みをつけた場合。
Aの場合。
の順に速度が速く、いずれの場合もだいたいの場合には、まあまあ（10000回ぐらい再起計算すれば）
まあ、見た目に近いグラフが出てきます。
だとしたとき、wやφというのは、何を意味しているのでしょうか？
ここで、最急降下法は、以下の意味で考えている
最急降下法の初期パラメータを(a_0,b_0,c_0）とし、
k回目の計算値を({a}_{k},{b}_{k},c_{k})と記載する。
このとき、({a}_{k},{b}_{k},c_{k})は、以下の漸化式を再帰的に数値計算することで求める。
(a_{k+1},b_{k+1},{c}_{k+1})=(a_{k},b_{k},{c}_{k})-ε*grad(J(a,b,c))
但し。Jは、A,B,Cいずれかの評価関数で、εは充分小さい正定数
(Q4)εのテンソル化：
というほど大げさなものではありませんが、εを正値の対角行列にした場合
収束が早いことがあります。この場合εの異方性がフィッティングパラメータの収束性
どのように作用しているのでしょうか？また、こんなことをしてもいいのでしょうか？
お礼
1次元探索をやっていくほうです。 x=(x_1 x_2)^T の間違いでした。すみません汗 初期値x_0=(0 0)^Tで最急降下法を使って解いていきたいです。 よろしくお願いします。