matlab求函数的最小值

在MATLAB中，求函数的最小值通常使用`fminunc`函数，这是MATLAB优化工具箱中用于求解无约束优化问题的一个函数。如果你要求的是有约束条件的函数最小值，则可以使用`fmincon`函数。以下是使用`fminunc`函数求解无约束函数最小值的基本步骤：

1. 定义目标函数：首先需要定义一个函数句柄，该函数句柄表示你想要求最小值的目标函数。例如，如果你的目标函数为f(x) = x^2，则可以定义为`f = @(x)x.^2;`。

2. 设置初始点：设置一个初始猜测值作为优化过程的起点。

3. 调用`fminunc`函数：使用初始点调用`fminunc`函数，并传入目标函数句柄。例如，如果初始点为`x0`，则可以调用`[x_min, fval] = fminunc(f, x0);`，其中`x_min`是函数最小值点，`fval`是最小值。

4. 获取结果：`fminunc`函数会返回目标函数的最小值点`x_min`和该点的目标函数值`fval`。

举个简单的例子，如果我们想求函数f(x) = (x-3)^2的最小值，初始点设置为0，MATLAB代码可以这样写：

% 定义目标函数
f = @(x) (x - 3).^2;

% 初始点
x0 = 0;

% 调用fminunc函数求解
[x_min, fval] = fminunc(f, x0);

% 显示结果
disp(['最小值点: ', num2str(x_min)]);
disp(['最小值: ', num2str(fval)]);

请注意，由于`fminunc`使用的是基于梯度的算法，函数需要是可微的，并且初始点的选择可能会对找到的局部最小值有影响。