怎么用matlab的函数求x^2+4x+4的最小值

可以使用Matlab中的`fminbnd`函数来求解该函数的最小值。具体步骤如下：

1. 定义函数句柄：

   f = @(x) x^2 + 4*x + 4;

2. 调用`fminbnd`函数，求出函数的最小值和对应的$x$值：

   [x_min, f_min] = fminbnd(f, -inf, inf);

这里`-inf`和`inf`分别表示$x$的取值范围为无穷小到无穷大。

3. 打印结果：

   fprintf('在x=%f处，函数的最小值为：%f\n', x_min, f_min);

运行以上代码，即可得到函数的最小值和对应的$x$值。

需要注意的是，由于该函数是一个凸函数，因此它的最小值一定在$x=-2$处取到，因此可以直接计算出它的最小值为$0$。但如果需要使用`fminbnd`等函数求解非凸函数的最小值时，可以按照以上步骤进行操作。

相关问题

x(1)^2+4x(2)^2+9x(3)^2-2x(1)+18x(2)^2用无约束控制求该函数的最小值 用matlab编写程序 给我程序

为了找到给定函数 \(f(x) = x_1^2 + 4x_2^2 + 9x_3^2 - 2x_1 + 18x_2^2\) 的最小值，我们通常可以将其看作是一个非线性优化问题。在这种情况下，我们可以使用Matlab的`fminunc`函数，它是一种用于无约束优化问题的通用工具。下面是一个简单的示例程序：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1).^2 + 4*x(2).^2 + 9*x(3).^2 - 2*x(1) + 18*x(2).^2;

% 设置初始猜测解
x0 = zeros(3, 1); % 假设从所有坐标都是0开始搜索

% 使用fminunc求解最小值
options = optimoptions('fminunc', 'Display', 'iter'); % 显示迭代信息
[x_min, f_min] = fminunc(fun, x0, options);

% 打印结果
fprintf('最小值解:\n');
disp(x_min);
fprintf('最小值: \n');
fprintf('%.6f\n', f_min);

% 输出结果

用MATLAB实现约束非线性规划问题求解如exp（x（1））（4x（1）^2+2 x（2）^2+4x（1）x（2）+2 x（2）+1）;约束条件为-x(1)-x(2)+1.5+x(1)*x(2)≤0 -1*x(1)*x(2)-10≤0 x(1)+x(2)=0

可以使用MATLAB中的fmincon函数来求解该约束非线性规划问题。具体实现如下：

% 定义目标函数
fun = @(x) exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);

% 定义不等式约束条件
nonlcon = @(x) [-(x(1)+x(2)-1.5+x(1)*x(2)); -(-x(1)*x(2)-10)];

% 定义等式约束条件
Aeq = [1 1];
beq = 0;

% 设置初始值
x0 = [0; 0];

% 求解约束非线性规划问题
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], Aeq, beq, [], [], nonlcon);

其中，fun为目标函数，nonlcon为不等式约束条件，Aeq和beq为等式约束条件，x0为初始值，x为求解得到的变量值，fval为目标函数的最小值。