在matlab中用抛物线法求解函数的极小值点和极小值

抛物线法是一种常用的非线性优化算法，可以用来求解函数的极小值点和极小值。在Matlab中，可以使用fminsearch函数实现抛物线法。具体步骤如下：

1. 定义函数：首先需要定义要求解的函数，例如：

    function y = myfun(x)
        y = x^2 + 2*x + 1;
    end

2. 调用fminsearch函数：使用fminsearch函数进行求解，例如：

    x0 = 0; % 初始值
    [xmin, fval] = fminsearch(@myfun, x0);

其中，@myfun表示要求解的函数句柄，x0为初始值，xmin为求解结果（即极小值点），fval为函数的极小值。

需要注意的是，抛物线法容易陷入局部最小值，因此需要选择合适的初始值和调整参数来优化算法效果。

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在matlab中用抛物线法求解函数的极小值点和极小值的代码

以下是一个使用抛物线法求解函数极小值点和极小值的Matlab代码示例：

% 定义要求解的函数
function y = myfun(x)
    y = x^2 + 2*x + 1;
end

% 使用抛物线法求解函数的极小值点和极小值
x0 = 0; % 初始值
options = optimset('Display','iter','TolFun',1e-6); % 设置参数
[xmin, fval] = fminsearch(@myfun, x0, options); % 调用fminsearch函数

% 输出结果
fprintf('极小值点：%f\n', xmin);
fprintf('极小值：%f\n', fval);

其中，optimset函数用于设置参数，'Display'表示显示迭代信息，'TolFun'表示函数值收敛的容差。输出结果为求解得到的极小值点和极小值。