在matlab中用抛物线法求解函数的极小值点和极小值的代码

以下是一个使用抛物线法求解函数极小值点和极小值的Matlab代码示例：

% 定义要求解的函数
function y = myfun(x)
    y = x^2 + 2*x + 1;
end

% 使用抛物线法求解函数的极小值点和极小值
x0 = 0; % 初始值
options = optimset('Display','iter','TolFun',1e-6); % 设置参数
[xmin, fval] = fminsearch(@myfun, x0, options); % 调用fminsearch函数

% 输出结果
fprintf('极小值点：%f\n', xmin);
fprintf('极小值：%f\n', fval);

其中，optimset函数用于设置参数，'Display'表示显示迭代信息，'TolFun'表示函数值收敛的容差。输出结果为求解得到的极小值点和极小值。

相关问题

在matlab中用抛物线法求解函数的极小值点和极小值

抛物线法是一种常用的非线性优化算法，可以用来求解函数的极小值点和极小值。在Matlab中，可以使用fminsearch函数实现抛物线法。具体步骤如下：

1. 定义函数：首先需要定义要求解的函数，例如：

    function y = myfun(x)
        y = x^2 + 2*x + 1;
    end

2. 调用fminsearch函数：使用fminsearch函数进行求解，例如：

    x0 = 0; % 初始值
    [xmin, fval] = fminsearch(@myfun, x0);

其中，@myfun表示要求解的函数句柄，x0为初始值，xmin为求解结果（即极小值点），fval为函数的极小值。

需要注意的是，抛物线法容易陷入局部最小值，因此需要选择合适的初始值和调整参数来优化算法效果。

在matlab中用牛顿法求解函数的极小值点和极小值

好的，我可以为您解答这个问题。

在Matlab中，使用牛顿法求解函数的极小值点和极小值可以按照以下步骤进行：

1.定义函数：首先，需要定义要求解的函数。在Matlab中，可以使用函数句柄或者匿名函数的形式来定义函数。

2.求导：使用Matlab的符号工具箱或手工求导的方式，求出函数的一阶和二阶导数。

3.编写牛顿法代码：根据牛顿法的迭代公式，编写Matlab代码实现牛顿法求解函数的极小值点和极小值。迭代公式为：x(k+1) = x(k) - f'(x(k))/f''(x(k))。

4.选择初始点：选择一个合适的初始点x0，作为牛顿法的起始点。

5.设置停止条件：设置一个停止条件，例如最大迭代次数、函数值的变化量或者梯度的变化量等。

6.运行代码：运行编写好的牛顿法代码，得到函数的极小值点和极小值。

下面是一个简单的Matlab代码示例，用于使用牛顿法求解函数的极小值点和极小值：

% 定义函数
f = @(x) x^3 - 2*x - 5;

% 求导
df = @(x) 3*x^2 - 2;
d2f = @(x) 6*x;

% 牛顿法迭代公式
g = @(x) x - df(x)/d2f(x);

% 设置初始点和停止条件
x0 = 2;
max_iter = 100;
tol = 1e-6;

% 运行牛顿法
x = x0;
for i = 1:max_iter
    x_old = x;
    x = g(x);
    if abs(x - x_old) < tol
        break;
    end
end

% 输出结果
fprintf('极小值点为：%f\n', x);
fprintf('极小值为：%f\n', f(x));

希望这个回答对您有所帮助！