matlab内置命令求函数极小值

在MATLAB中，可以使用fminsearch函数来求函数的极小值。fminsearch是一种无约束最小化算法，可以在给定初始值的情况下找到函数的局部极小值点。下面是一个求解函数极小值的例子：

假设我们要求解函数 f(x) = x^2 + 2x + 1 的极小值，可以使用如下代码：

f = @(x) x^2 + 2*x + 1;
x0 = 0; % 初始值
[x, fval] = fminsearch(f, x0);

其中，f是我们要求解的函数句柄，x0是初始值，fminsearch返回的x和fval分别表示函数的极小值点和极小值。

相关问题

matlab 函数 极大值点

对于寻找函数的极大值点，Matlab提供了许多内置函数和工具。以下是一些常用的方法：

1. `fminbnd`函数：对于一个单变量函数，可以使用`fminbnd`函数来找到函数在给定区间内的极小值点。例如，`x = fminbnd(fun, x1, x2)`将返回函数`fun`在`[x1, x2]`区间内的极小值点。

2. `fminsearch`函数：对于一个多变量函数，可以使用`fminsearch`函数来进行无约束优化，找到函数的极小值点。例如，`x = fminsearch(fun, x0)`将返回函数`fun`的极小值点，其中`x0`是初始点的猜测。

3. `fmincon`函数：对于一个多变量函数，可以使用`fmincon`函数来进行有约束优化，找到在约束条件下的极小值点。例如，`x = fmincon(fun, x0, A, b)`将返回在约束条件`A*x ≤ b`下的函数`fun`的极小值点，其中`x0`是初始点的猜测。

4. `fminunc`函数：对于一个多变量函数，可以使用`fminunc`函数进行无约束优化，找到函数的极小值点。例如，`x = fminunc(fun, x0)`将返回函数`fun`的极小值点，其中`x0`是初始点的猜测。

这些是Matlab中常用的寻找函数极大值点的方法，你可以根据具体情况选择合适的方法来使用。

共轭方向法 matlab求极小值

共轭方向法（Conjugate Gradient Method, CGM），是一种常用的数值优化算法，常用于求解大型线性方程组或者非线性最小化问题中的最优化问题，在MATLAB中可以利用内置的函数如`fminunc`或`lsqnonlin`来应用此方法。

在MATLAB中，如果你有一个目标函数 `fun(x)` 要求最小值，并且这个函数可以用梯度信息（`gradfun(x)`），你可以使用`fminunc`函数，它的基本语法如下：

[x optval] = fminunc(fun, x0, options)

其中，
- `fun`: 目标函数 handle 或者函数名；
- `x0`: 初始点向量；
- `options`: 可选的选项结构，包含迭代控制参数等。

`conjugate gradients`方法通常作为`optimoptions`函数的一部分指定，例如：

options = optimoptions(@fminunc, 'Algorithm', 'quasi-newton');

设置`Algorithm`为'quasi-newton'或者直接设置`Method`为'cg'可以让`fminunc`使用共轭梯度方法。然后，你就可以开始迭代求解了：

[x, fval] = fminunc(fun, x0, options);

这会返回找到的最小值解 `x` 和相应的函数值 `fval`。