如何利用MATLAB优化工具箱中的fminunc函数解决具有多个变量的无约束优化问题？并请提供一个具体的编程示例。

在处理具有多个变量的无约束优化问题时，MATLAB优化工具箱中的fminunc函数是解决此类问题的强大工具。为了深入理解如何应用fminunc函数并掌握其使用技巧，建议参考《MATLAB优化工具箱的使用和示例》这份资源。

参考资源链接：[MATLAB优化工具箱的使用和示例](https://wenku.csdn.net/doc/474xjgsc0z?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义一个目标函数。以一个简单的二次函数为例，假设我们有两个变量x和y，目标是找到使得目标函数z=x^2+y^2最小化的x和y的值。目标函数可以定义为：

function z = objectiveFunction(v)
    z = v(1)^2 + v(2)^2;
end

接下来，需要一个初始猜测值，它应该是一个列向量。比如初始猜测为[0; 0]。

initial_guess = [0; 0];

现在，使用fminunc函数进行优化。调用fminunc时，除了提供目标函数和初始猜测外，还需要一个优化选项（options），这里我们选择默认算法（'Algorithm','quasi-newton'）。

options = optimoptions('fminunc','Algorithm','quasi-newton');
[x_optimal, fval] = fminunc(@objectiveFunction,initial_guess,options);

执行上述代码后，变量x_optimal将包含最优解，而fval将包含目标函数在最优解处的值。这样，你就使用MATLAB优化工具箱中的fminunc函数解决了一个无约束优化问题。

在你掌握基本的fminunc函数应用后，为了进一步提高优化效果和了解更多的使用技巧，建议深入学习《MATLAB优化工具箱的使用和示例》。这份资料不仅提供了关于fminunc函数的详细说明，还包含了其他相关优化函数的使用示例，以及如何设置优化选项，从而帮助你更全面地掌握MATLAB优化工具箱的使用，提升解决复杂优化问题的能力。

参考资源链接：[MATLAB优化工具箱的使用和示例](https://wenku.csdn.net/doc/474xjgsc0z?spm=1055.2569.3001.10343)