用keil5编写梯度下降算法

在Keil5中编写梯度下降算法通常用于解决数值优化问题，比如在机器学习中的线性回归或神经网络训练。由于Keil5是一款嵌入式开发工具，主要用于C语言编程，我们需要注意的是，在这种环境下，可能会需要一些特定的库来辅助数学运算，例如math.h。

以下是使用C语言在Keil5中实现基本的梯度下降算法的一个简化示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 假设我们有一个一维函数f(x) = x^2
double f(double x) {
    return x * x;
}

// 梯度下降函数
double gradient_descent(double learning_rate, double initial_guess, double tolerance) {
    double current_x = initial_guess;
    double prev_error = INFINITY;

    while (fabs(prev_error - f(current_x)) > tolerance) {
        // 计算导数（梯度）
        double derivative = 2.0 * current_x;
        
        // 更新x值
        current_x -= learning_rate * derivative;
        
        // 更新前一步的误差
        prev_error = f(current_x);
    }
    
    return current_x; // 返回最小化后的x值
}

int main(void) {
    double learning_rate = 0.01;
    double initial_guess = 5.0;
    double tolerance = 1e-6;
    printf("Minimum value of f(x): %lf\n", gradient_descent(learning_rate, initial_guess, tolerance));
    return 0;
}

在这个例子中，首先定义了目标函数f(x)，然后编写了一个`gradient_descent`函数，根据给定的学习率和初始猜测值进行迭代，直到达到预定的精度。在main函数中调用这个算法并打印结果。