你用MATLAB写一段拟牛顿法，并且优化一个电路问题

好的，下面是一段用拟牛顿法优化电路问题的 MATLAB 代码：

% 电路问题优化

% 定义目标函数
function f = circuit(x)
    % x(1) 表示电阻 R1
    % x(2) 表示电阻 R2
    % x(3) 表示电容 C
    f = 1 / (x(1) + 1/(x(2)+1i*x(3)))^2 + 1 / (x(2) + 1/(x(1)+1i*x(3)))^2;
end

% 初始化
x0 = [1, 1, 1];
H = eye(3);
tol = 1e-6;
max_iter = 100;

% 拟牛顿法优化
for i = 1:max_iter
    % 计算梯度和海森矩阵
    grad = gradient(@(x) circuit(x), x0);
    H_k = H;
    H = H_k + (1 + grad'*H_k*grad/(grad_k'*p_k)) * p_k*p_k'/(grad_k'*p_k) - (H_k*grad_k*p_k'*H_k)/(grad_k'*H_k*grad_k);
    
    % 计算搜索方向
    p_k = -H * grad';
    
    % 计算步长
    alpha = fminbnd(@(alpha) circuit(x0 + alpha*p_k'), 0, 1);
    
    % 更新参数
    x0 = x0 + alpha*p_k';
    
    % 判断是否收敛
    if norm(grad) < tol
        break;
    end
    
    % 更新梯度
    grad_k = gradient(@(x) circuit(x), x0);
end

% 输出结果
disp(['优化结果：', num2str(x0)]);

在这段代码中，我们定义了一个电路问题的目标函数 circuit(x)，其中 x(1) 表示电阻 R1，x(2) 表示电阻 R2，x(3) 表示电容 C。我们使用拟牛顿法进行优化，通过计算梯度和海森矩阵来求解搜索方向和步长，更新参数，直到梯度足够小或达到最大迭代次数为止。最终输出优化结果。

注意：这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行修改。