已知函数在(-2, 2)内有两个根。取步长h=0.05, 通过计算函数值求得函数的最小值点和两个根的近似解。（提示：求近似根等价于求函数绝对值的最小值点） 用matlab解答

在MATLAB中，可以使用`fzero`函数寻找函数的零点（即根），而找到函数的最小值点通常需要结合数值优化函数如`fminbnd`。这里我们假设有一个名为`func`的匿名函数定义了你在(-2, 2)区间内的目标函数。

首先，我们需要确定函数的最小值点。你可以这样做：

% 定义搜索区间
a = -2;
b = 2;

% 设置步长h
h = 0.05;

% 使用fminbnd找最小值点
[min_val, min_point] = fminbnd(@func, a, b);

然后，为了找到两个根的近似解，我们可以分别从左右两侧开始向中心点逼近，直到达到精度要求或根的估计足够接近：

% 函数根的查找（左侧和右侧）
left_root = fzero(@(x) func(x), min_point - h);
right_root = fzero(@(x) func(x), min_point + h);

% 检查根是否找到（通常设置一个迭代次数限制）
max_iter = 100; % 可调整迭代次数
root_error = Inf; % 初始根误差无穷大

for i = 1:max_iter
    if abs(func(left_root)) < root_error && abs(left_root - right_root) > tolerance
        break; % 如果满足条件跳出循环
    end
    
    left_root = fzero(@(x) func(x), left_root - h); % 向左逼近
    right_root = fzero(@(x) func(x), right_root + h); % 向右逼近
end

% 结果存储
results = struct('minimum_value', min_val, 'minimum_point', min_point, 'roots', [left_root, right_root]);

% 显示结果
disp(results);

这里的`tolerance`是一个设定的容差，用于判断根是否足够接近。记得替换`@func`为实际的函数表达式，并在运行之前定义好`func`。