matlab如何求句柄函数梯度

您可以使用matlab中的gradient函数来计算句柄函数的梯度。具体的用法是：通过在函数名前放置符号“@”来创建函数句柄，然后将该函数句柄作为输入传递给gradient函数，最后将结果存储在一个向量中。例如：

% 创建句柄函数
myfunc = @(x) x.^2 + sin(x);

% 计算句柄函数的梯度
x = linspace(-2*pi,2*pi);
grad = gradient(myfunc(x),x);

请注意，如果您的句柄函数不是向量化的，则可能需要使用matlab中的numdiff函数来计算梯度。

相关问题

matlab有没有共轭梯度函数

是的，Matlab中有共轭梯度函数。可以使用“conjugategradient”函数来实现共轭梯度法。该函数的语法如下：

[x,fval,exitflag,output] = conjugategradient(fun,x0)

其中，fun是目标函数句柄，x0是初始点。该函数将返回最优解x，最优函数值fval，退出标志exitflag和输出output。需要注意的是，目标函数必须是连续可微的。

以下是一个使用共轭梯度法求解目标函数最小值的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) (x(1)-1)^2 + (x(2)-2.5)^2;

% 初始点
x0 = [0,0];

% 使用共轭梯度法求解最小值
[x,fval,exitflag,output] = conjugategradient(fun,x0);

% 输出结果
disp(['最优解为：[',num2str(x(1)),',',num2str(x(2)),']']);
disp(['最优函数值为：',num2str(fval)]);

matlab中求局部极值的函数

在MATLAB中，要求解局部极值可以使用fminunc函数。这个函数使用的是无约束的局部优化算法，它可以找到一个函数的局部最小值。该函数的调用形式如下：

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

其中，fun是要优化的函数的句柄，x0是初始点，options是一个结构体，用于设置优化选项。通过指定options中的Algorithm为'quasi-newton'，可以使用拟牛顿法进行优化。

在定义fun时，需要编写一个函数来计算函数值和梯度值（可选）。函数的输入参数是优化变量x，输出参数是函数值f和梯度g。对于目标函数f(x)，使用方程g = grad(f(x))计算梯度g。

例如，假设要求解以下函数的局部极小值：

f(x) = x^4 - 4x^3 + 2x^2 + 3x - 1

首先需要编写一个计算函数值和梯度的函数，如下所示：

function [f, g] = myfun(x)
f = x^4 - 4*x^3 + 2*x^2 + 3*x - 1;
g = 4*x^3 - 12*x^2 + 4*x + 3;
end

然后，可以调用fminunc函数来求解局部极小值，并输出结果：

x0 = 0; % 初始点
options = optimoptions('fminunc','Algorithm','quasi-newton'); % 设置算法选项
[x,fval] = fminunc(@myfun,x0,options); % 求解局部极小值
disp(x); % 输出局部极小值的x值
disp(fval); % 输出局部极小值的函数值

这样，MATLAB将会找到该函数的局部极小值并输出结果。