1.已知函数表达式为f(x，y，2)=x'+2.5*sin(y)-z*x*y'。现在，我们以x= 0.6，y=-1.2z=0，135为起始点，找出该函数的极值点。用matlab求

首先，我们需要明确一点，题目中提到的 `x'` 和 `y'` 实际上应该表示对 `x` 和 `y` 的偏导数。在MATLAB中，我们可以使用符号计算工具箱（Symbolic Math Toolbox）来处理这种含有未知偏导数的问题。不过，由于你提到了 `fminbnd`，这表明你可能想要在实数域内找到局部极值点而不是全局解，因此我们将使用梯度法（梯度等于零的点可能是局部极值点）。

对于这个函数 `f(x, y, z)`，我们要做的第一步是将 `x`、`y` 和 `z` 设置为你提供的初始点 `(0.6, -1.2, 0)`，然后计算它的梯度（即每个变量的一阶偏导数），因为 `fminbnd` 默认寻找的是函数的最小值，所以找到梯度为零的点就是潜在的极小值点。

syms x y z % 宣告变量为符号
f = x + 2.5*sin(y) - z*x*y; % 定义函数

% 设置初始点
x0 = sym('0.6');
y0 = sym('-1.2');
z0 = sym('0');

% 计算梯度
grad_f = gradient(f, [x y z]);

% 求梯度等于零的点 (局部极值点)
initial_guess = [x0; y0; z0];
[~, min_val] = fminsearch(@(p) eval(subs(grad_f, {x => p(1), y => p(2), z => p(3)})), initial_guess);

注意，`eval` 函数用于在符号表达式上下文中计算表达式的值，而 `subs` 用于替换符号变量。`fminsearch` 则是在实数域内迭代搜索极值点。

至于找到的 `min_val` 就是极小值点，但它可能不是全局最小值。如果你想进一步验证，可以增加搜索步长或尝试其他优化方法。