多元函数怎么用fminbnd

`fminbnd`是MATLAB中的一个全局优化函数，用于在一维区间上查找非线性连续函数的最小值。对于多元函数的问题，通常需要先将高维函数转换成一维搜索，这通常通过单变量优化结合梯度信息、约束条件等方式完成。这里假设你有一个二维或多维函数`F(x,y,...)`，你想找到它在一个特定区域内的最小值，你可以这样做：

首先，你需要编写一个能计算函数值并返回单个数值的辅助函数，例如，对于一个二维函数`F(x, y)`：

function [value] = myObjectiveFunction(x, y)
    value = F(x, y); % 用实际的多元函数替换F(x, y)
end

然后，你可以使用`fminbnd`对每个变量分别进行优化，如找x的最小值：

lb = [lower_bound_x; lower_bound_y]; % 指定变量的下界
ub = [upper_bound_x; upper_bound_y]; % 上界

[x_min, fval] = fminbnd(@(x) myObjectiveFunction(x(1), x(2)), lb, ub);

`fminbnd`会尝试在指定的区间`[lb, ub]`内找到使得`myObjectiveFunction(x)`最小的`x`值，其中`x(1)`和`x(2)`代表两个独立的一维变量。

相关问题

fminbnd函数怎么使用

`fminbnd` 函数是用于寻找一元函数的最小值的 MATLAB 函数。它需要一个函数句柄，用于指定要寻找最小值的函数，以及一个包含搜索范围的向量。该函数将在搜索范围内寻找最小值，并返回最小值的自变量值。

以下是 `fminbnd` 函数的基本语法：

[x_min, f_min] = fminbnd(fun, x1, x2)

其中，`fun` 是一个函数句柄，用于指定要寻找最小值的函数；`x1` 和 `x2` 是搜索范围的两个端点。函数将在 `[x1, x2]` 的范围内寻找最小值，并返回最小值的自变量值 `x_min` 和函数在最小值处的值 `f_min`。

以下是一个使用 `fminbnd` 函数寻找一元函数最小值的例子：

% 定义函数
f = @(x) x.^2 - 3*x + 2;

% 搜索范围
x1 = -1;
x2 = 5;

% 使用 fminbnd 函数寻找最小值
[x_min, f_min] = fminbnd(f, x1, x2);

% 显示结果
fprintf('最小值为 %f 在 x = %f 处\n', f_min, x_min);

在上面的例子中，我们定义了一个名为 `f` 的函数，用于计算 y = x^2 - 3x + 2。然后，我们指定搜索范围为 x ∈ [-1, 5]。最后，我们使用 `fminbnd` 函数寻找函数的最小值，并将结果存储在 `x_min` 和 `f_min` 变量中。最小值的自变量值为 `x_min`，最小值为 `f_min`。

请注意，`fminbnd` 函数只能用于寻找一元函数的最小值。如果您需要寻找多元函数的最小值，您可以使用 `fminsearch` 或 `fmincon` 等其他 MATLAB 函数。

fminbnd函数寻找一元函数最小值时自变量值

`fminbnd` 函数是用于寻找一元函数的最小值的 MATLAB 函数。它需要一个函数句柄，用于指定要寻找最小值的函数，以及一个包含搜索范围的向量。该函数将在搜索范围内寻找最小值，并返回最小值的自变量值。

以下是一个使用 `fminbnd` 函数寻找一元函数最小值的例子：

% 定义函数
f = @(x) x.^2 - 3*x + 2;

% 搜索范围
x0 = -1;
x1 = 5;

% 使用 fminbnd 函数寻找最小值
[x_min, f_min] = fminbnd(f, x0, x1);

% 显示结果
fprintf('最小值为 %f 在 x = %f 处\n', f_min, x_min);

在上面的例子中，我们定义了一个名为 `f` 的函数，用于计算 y = x^2 - 3x + 2。然后，我们指定搜索范围为 x ∈ [-1, 5]。最后，我们使用 `fminbnd` 函数寻找函数的最小值，并将结果存储在 `x_min` 和 `f_min` 变量中。最小值的自变量值为 `x_min`，最小值为 `f_min`。

请注意，`fminbnd` 函数只能用于寻找一元函数的最小值。如果您需要寻找多元函数的最小值，您可以使用 `fminsearch` 或 `fmincon` 等其他 MATLAB 函数。