要不断最小化一个缓慢变化的函数，可以使用优化算法来实现。以下是一个示例代码，使用梯度下降算法最小化一个简单的函数。

import numpy as np

def slow_function(x):
    # 缓慢变化的函数
    return x**2 + 3*x + 5

def gradient(x):
    # 函数的梯度
    return 2*x + 3

def minimize_function(learning_rate, num_iterations):
    x = 0  # 初始值
    for i in range(num_iterations):
        grad = gradient(x)  # 计算梯度
        x -= learning_rate * grad  # 更新x
        loss = slow_function(x)  # 计算函数值
        print(f"Iteration {i+1}: x = {x:.4f}, loss = {loss:.4f}")
        
minimize_function(0.1, 10)

在这个示例中，我们定义了一个缓慢变化的函数 slow_function，并计算了它的梯度 gradient。然后，我们使用梯度下降算法来最小化这个函数。在每次迭代中，我们计算梯度，更新 x，并计算函数值。最后，我们打印出每次迭代的结果。

这是一个简化的示例，实际情况中可能需要根据具体的问题进行调整和优化。不同的优化算法和参数设置可能会对结果产生影响。