补全代码 sigma = 1; x = -2:0.01:2; y = -2:0.01:1.5; [X, Y] = meshgrid(x, y); %X = X; %Y = Y; P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2; figure subplot(121) contour(X, Y, P_E, 80) sigma = 8; x = -2:0.01:2; y = -2:0.01:1.5; [X, Y] = meshgrid(x

以下是代码的完整版：

sigma = 1;
x = -2:0.01:2;
y = -2:0.01:1.5;
[X, Y] = meshgrid(x, y);
P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2;

figure
subplot(121)
contour(X, Y, P_E, 80)

sigma = 8;
x = -2:0.01:2;
y = -2:0.01:1.5;
[X, Y] = meshgrid(x, y);
P_E = X + sqrt(3) * Y + sigma/2 * (X.^2+Y.^2-1).^2;

subplot(122)
contour(X, Y, P_E, 80)

这段代码是用MATLAB实现的，其中包含两个子图，分别对应着不同的惩罚系数sigma。首先，我们在一个二维网格上计算出函数P_E的值，然后通过contour函数绘制出等高线图。其中，sigma=1和sigma=8分别对应着左右两张子图。可以看到，当sigma变大时，等高线图变得更加陡峭，目标函数的极小值也变得更加明显。