Помогите пожалуйста разобраться.
Есть задача минимизации.


![$\text{Ограничения:}\,\,\begin{cases} \sum\limits_{i\in[n]} x_i = 1;\\x_3+x_4= 0.5; \end{cases}$ $\text{Ограничения:}\,\,\begin{cases} \sum\limits_{i\in[n]} x_i = 1;\\x_3+x_4= 0.5; \end{cases}$](https://dxdy-04.korotkov.co.uk/f/7/e/0/7e0ce8fb82ada48a92a4ba6f6b09107582.png)
![$\text{Область поиска}\,\, X:\,\,\begin{cases}0<x_i<1,\quad i\in [n];\\x_1+x_2<1;\end{cases}$ $\text{Область поиска}\,\, X:\,\,\begin{cases}0<x_i<1,\quad i\in [n];\\x_1+x_2<1;\end{cases}$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/e/c/a/eca0edb7437569bcd78d6d7c476a716682.png)
Тут нужно воспользоваться теоремой Каруша-Куна-Таккера или каким-нибудь ее следствием (каким конкретно я не понял пока). Поиск точки минимума будем вести стандартным методом множителей Лагранжа.
Запишем Лагранжиан
![$\Lambda = F(x_1,x_2...x_n) + \lambda_0 \left(\sum\limits_{i\in [n]}x_i - 1\right) + \lambda_1 (x_3+x_4-0.5)$ $\Lambda = F(x_1,x_2...x_n) + \lambda_0 \left(\sum\limits_{i\in [n]}x_i - 1\right) + \lambda_1 (x_3+x_4-0.5)$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/a/7/a/a7a02dc00a067e9593d8cf20e7ac5e3782.png)
Потом записываю необходимые условия экстремального решения
![$\frac{\partial \Lambda}{\partial x_i}=0,\quad i\in[n]\,\,\, (1)$ $\frac{\partial \Lambda}{\partial x_i}=0,\quad i\in[n]\,\,\, (1)$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/6/0/d/60d2f105a0eb9afcf78b55a4a045140982.png)
Далее у меня получается, что матрица, составленная из вторых производных

Лангранжиана (=функции F в данном случае), является положительно определенной во всей области X, и все ее элементы больше 0.
Затем угадываю некоторое решение системы уравнений (1) и соотвественно говорю, что это решение единственно в силу выпуклости задачи Лагранжа.
Мой вопрос: действительно ли найденное решение будет единственной точкой достижения минимума функции F, если да, то объясните пожалуйста //подробно, со ссылками на теоремы//.