完成一维和多维无约束非线性优化的功能，并添加文档

[zhaoxi-scut]

Pull Request 合并请求准备清单

详情参见此处

• 我同意在 Apache 2 开源许可下为本项目做贡献
• 此 pull request 是在正确的分支上提出的
• 此 pull request 有对应的错误报告或其他待改进的内容
• 我本地的 RMVL 进行了单元测试、性能测试，有对应的测试数据
• 我提交的 feature 有很好的文档记录，并且可以使用 CMake 项目构建示例代码

具体内容

1. 添加一维最优化方法 rm::fminbnd，使用黄金分割法实现了该功能；
2. 添加多维无约束最优化方法 rm::fminunc，使用共轭梯度法和下山单纯形法实现了该功能；
3. 添加自动求导（求梯度）、数值微分的方法 rm::derivative 和 rm::grad；
4. 并没有按照 添加最优化工具库（头文件）optimal.hpp #84 建议的开设新的 optimal.hpp 文件，而是在 numcal.hpp 文件中添加的以上内容，但源文件做了区分；
5. 暂时未添加多维有约束最优化方法 rm::fmincon，需求暂时不高，后续版本继续完善
6. Fix and close 添加最优化工具库（头文件）optimal.hpp #84 .

本地单元测试

分别对以下内容做了准确性测试

• 中心差商、Richardson 外推法的数值微分
• 一维寻优
• 下山单纯形法的无约束多维寻优
• 共轭梯度法的无约束多维寻优

测试结果如下

[----------] 4 tests from Optimal
[ RUN      ] Optimal.derivative
[       OK ] Optimal.derivative (0 ms)
[ RUN      ] Optimal.fminbnd
[       OK ] Optimal.fminbnd (0 ms)
[ RUN      ] Optimal.fminunc_simplex
[       OK ] Optimal.fminunc_simplex (0 ms)
[ RUN      ] Optimal.fminunc_conjgrad
[       OK ] Optimal.fminunc_conjgrad (0 ms)
[----------] 4 tests from Optimal (0 ms total)

详细内容可参考 <project>/modules/core/test/test_optimal.cpp 文件

本地基准测试结果

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Benchmark                                                         Time             CPU   Iterations
---------------------------------------------------------------------------------------------------
fminunc (conj_grad, quadratic) - by rmvl  /iterations:50      11618 ns        11661 ns           50
fminunc (conj_grad, quadratic) - by opencv/iterations:50      36976 ns        36996 ns           50
fminunc (simplex, rosenbrock) - by rmvl  /iterations:50        7740 ns         7758 ns           50
fminunc (simplex, rosenbrock) - by opencv/iterations:50        1655 ns         1655 ns           50

其中

• 使用共轭梯度法求解二次型函数，比 OpenCV 的 cv::ConjGradSolver 快近 3 倍，容许误差、最大迭代次数均相同；
• 使用下山单纯形法求解 RosenBrock 函数，比 OpenCV 慢约 3.7 倍，容许误差、最大迭代次数均相同。