matlab 梯度下降法求得负值

对于使用梯度下降法求解最小化问题的情况，如果你得到的结果是负值，可能是以下几个原因造成的：

1. 学习率过大：梯度下降法中的学习率决定了每次迭代更新的步长。如果学习率设置得过大，可能会导致在目标函数中跳过了最小值点，从而得到负值结果。你可以尝试减小学习率，重新运行梯度下降算法。

2. 初始点选择不当：梯度下降法对初始点的选择比较敏感。如果初始点选择在目标函数的负斜率方向上，可能会导致算法开始时就向负方向移动，从而得到负值结果。你可以尝试选择一个合适的初始点，或者尝试多组不同的初始点进行实验。

3. 目标函数存在局部最小值：梯度下降法是一种局部搜索方法，容易被目标函数的局部最小值所困扰。如果目标函数存在多个局部最小值，并且你的初始点恰好位于其中一个局部最小值处，可能会得到负值结果。你可以尝试使用其他优化算法，如全局优化算法，来避免陷入局部最小值。

总之，在使用梯度下降法时，需要合理选择学习率和初始点，并对目标函数进行分析，以克服负值结果的问题。