三维 梯度下降算法 matlab

在Matlab中，可以使用梯度下降算法来求解三维问题。梯度下降是一种常用的无约束最优化方法，可以用于求解最小二乘问题。在机器学习中，梯度下降法常用于求解损失函数的最小值和模型参数值。

在给定的Matlab代码中，`Gradient_Descent`函数实现了梯度下降算法。该函数接受一个目标函数、目标函数对自变量的偏导数函数、初始位置、精度和步长作为输入参数，并返回最优解以及迭代过程中的点。

具体来说，该代码中的`fun`函数定义了目标函数`(x^2 + y^2)/2`，`dfunx`和`dfuny`函数分别定义了目标函数对自变量x和y的偏导数。`x0`和`y0`是初始位置，`Epsilon1`是精度，`Lambda1`是步长/更新率。调用`Gradient_Descent`函数后，可以得到最优解以及迭代过程中的点。

另外，代码中还包含了绘制三维表面图形的部分，可以通过`surf`函数绘制出函数`(x^2 + y^2)/2`的三维曲面图，并使用`scatter3`函数将迭代过程中的点标记在图上。

综上所述，该代码实现了三维梯度下降算法，并提供了绘制图形的功能。