精通matlab最优化计算 中最速下降法 syms 1;问题 function [x,minf]=minFD(f,x0,var,eps)
function fv = Funval(f,varvec,varval)
var = findsym(f);%找出表达式 即f函数包含的变量，对于f=t^2+s+1 即s,t
varc = findsym(varvec);%找出传递参数的变量，即[t s]中的t,s
s1 = length(var);%函数的个数，例子中即s t 2个
s2 = length(varc);%变量个数，即[t s]两个
m =floor((s1-1)/3+1);%floor(3.6)=3,即最靠近左边的整数
varv = zeros(1,m);
if s1 ~= s2
for i=0: ((s1-1)/3)
k = findstr(varc,var(3*i+1));
index = ceil((k-1)/3);
varv(i+1) = varval(index+1);
end
fv = subs(f,var,varv);
else
fv = subs(f,varvec,varval); %如果原来函数变量个数和传递的参数中变量个数一致 这调用subs函数即计算在给点点处的函数值
end
==3
eps=1.0e-6;
end
syms 1;
tol=1;
matlab解惑： function y=g(c); syms x c; y=int(x^2+c*x+1,x,1,2);
function y=g(c)
syms x
y=int(x^2+c*x+1,x,1,2);
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精通MATLAB最优化计算的实 例目录
例7-12 显式最速下降法求正定二次函数极值的应用实例。 162例7-13 fminsearch函数求解无约束多维极值问题实例1。 163例7-14 fminsearch函数求解无约束多维极值问题实例2。 164例7-15 fminsearch函数求解无约束多维极值问题实例3。
什么是普通梯度下降法
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