Parece que sua pergunta está relacionada a problemas de otimização não linear e a função de Rosenbrock. Aqui estão algumas considerações sobre as afirmativas mencionadas: 1. Função de Rosenbrock como benchmark: Correto. A função de Rosenbrock é frequentemente usada como um benchmark em otimização devido à sua forma desafiadora, que apresenta uma região estreita e alongada, dificultando a convergência de muitos algoritmos de descida. 2. Ponto (1,1) como minimizador global: Correto. O ponto (1,1) é de fato o minimizador global da função de Rosenbrock, pois é onde a função atinge seu valor mínimo. 3. Método de máxima descida com passo fixo: Correto. O método de máxima descida com passo fixo pode levar a uma falsa convergência, especialmente se o número máximo de iterações for atingido antes de encontrar um ponto estacionário. 4. Convergência ao ponto ótimo: Correto. A convergência ao ponto ótimo da função de Rosenbrock pode exigir um número elevado de iterações, muitas vezes na ordem de milhares, dependendo do algoritmo e dos parâmetros utilizados. Essas considerações são importantes para entender a complexidade dos problemas de otimização não linear e a aplicação de métodos numéricos. Se precisar de mais detalhes sobre algum ponto específico, é só avisar!