英:/''mɪnɪmæks/ 美:/'ˈmɪnəˌmæks/
过去式 minimaxed 过去分词 minimaxed 现在分词 minimaxing
n. 极大极小；使对方得点减到最低以使自己得最高分的战略
The minimax choice is minimizing the maximum regret.
大中取小选择是最小化最大的遗憾。
The goal of this thesis is to study three minimax criteria.
此论文的目的为比较三个大中取小准则。
Minimax problem is a kind of important optimization problems.
极小极大问题是一类重要的非光滑优化问题。
Minimax is a Linux distribution that fits entirely in an initrd image!
Minimax是一个完全封装在initrd映像文件中的Linux发行版！
The implications of the Minimax theorem are tested using field data.
本文利用田野数据对最小最大定理进行验证。
n.|maximin;极大极小；使对方得点减到最低以使自己得最高分的战略
Minimax（极小化极大）是一种广泛应用于博弈论、人工智能和决策科学的数学优化算法，其核心思想是在对抗性场景中最小化潜在的最大损失。该算法假设对手始终采取最优策略，因此需提前预测所有可能的行动路径，并选择对己方最有利的路径。
Minimax基于零和博弈框架，即一方的收益等于另一方的损失。其数学表达式可表示为： $$ text{玩家A的策略} = argmin{a} left( max{b} L(a, b) right) $$ 其中，$L(a,b)$表示玩家A选择行动$a$、对手选择行动$b$时的损失值。该公式的目标是找到使对手可能造成的最大损失最小化的行动（参考：维基百科“Minimax”词条）。
以井字棋游戏为例，AI玩家通过Minimax遍历所有可能的走法，假设人类玩家总选择最优反击，最终选择胜率最高的路径。这一过程需构建博弈树并递归计算每个节点的评价值（参考：MIT人工智能公开课案例）。
Minimax理论由数学家约翰·冯·诺依曼于1928年首次提出，后与其合作者奥斯卡·摩根斯特恩在《博弈论与经济行为》中系统完善，成为现代博弈论的基石之一（参考：普林斯顿大学出版社专著）。
Minimax（极小化极大）是一种决策策略，广泛应用于博弈论、人工智能和数学优化领域。以下是详细解释：
Minimax的核心含义是“最小化对手的最大潜在收益”。在对抗性场景中（如棋类游戏），它通过递归评估所有可能的行动路径，选择对己方最有利的策略，同时假设对手总能采取最优反制措施。
Minimax通常以递归形式实现，通过深度优先搜索评估博弈树的节点：
在双人零和博弈中，Minimax的数学目标可表示为： $$ text{己方策略} = argmin{a} left( max{b} , f(a, b) right) $$ 其中，( a )为己方动作，( b )为对手动作，( f(a, b) )为收益函数。
如需进一步了解具体场景（如棋类算法实现），可参考相关游戏理论或人工智能教材。
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