为什么之前没有定义搜索变量和域？

如何解决为什么之前没有定义搜索变量和域？

这更像是一个概念性问题：考虑下面针对绝对值函数的最小值进行优化的最小示例。在这里，我使用了 trial.suggest_float 中的 objective 函数，就像教程中所教的那样。

但在这里我想知道：优化器不应该提前知道我们正在优化哪些变量吗？在不知道使用了哪些变量和域的情况下，优化器如何生成有意义的试验？

似乎进行优化的东西几乎会隐藏在 trial 中，是真的吗？谁能详细说明我们应该如何考虑这个问题？

import optuna

def objective(trial):
    x = trial.suggest_float('x',-1,1)
    # absolute value
    if x < 0:
        return -x
    else:
        return x

if __name__ == '__main__':
    study = optuna.create_study()
    study.optimize(objective,n_trials=100)
    print(f'{study.best_params=}')