编程求解函数f(x)=x1^2+2x2^2-4x1-2x1x2的极小点X。初始点X1=[a,a]^T,迭代精度b=0.001。a=4.4。 用共轭方向法（格拉姆-斯密特正交向量系构造）。提供一下用MATLAB可执行该题的代码

以下是用MATLAB实现的共轭方向法求解函数的极小点的代码：

a = 4.4; % 初始点
b = 0.001; % 迭代精度
X = [a;a]; % 初始点向量
G = [1,-1;-1,2]; % 函数的梯度矩阵
D = eye(2); % 初始搜索方向矩阵为单位矩阵
k = 1; % 迭代次数计数器

while norm(G*X) > b % 当梯度的范数小于迭代精度时停止迭代
    Gk = G*X; % 计算当前点的梯度向量
    if k == 1 % 对于第一次迭代，设置初始搜索方向为负梯度方向
        D(:,1) = -Gk/norm(Gk);
    else % 对于后续迭代，使用共轭方向法更新搜索方向
        beta = (Gk'*Gk)/(Gk_old'*Gk_old); % 计算共轭方向法中的beta系数
        D(:,k) = -Gk/norm(Gk) + beta*D(:,k-1); % 更新搜索方向矩阵
    end
    Gk_old = Gk; % 保存当前梯度向量，用于下一次迭代计算beta系数
    alpha = fminbnd(@(t) f(X+t*D(:,k)), 0, 10); % 通过一维搜索确定步长alpha
    X = X + alpha*D(:,k); % 更新点向量
    k = k + 1; % 迭代次数加1
end

disp(['极小点X为：[', num2str(X(1)), ', ', num2str(X(2)), ']']);

需要用到MATLAB内置函数`fminbnd`来实现一维搜索。其中，`f(x)`是函数$f(x)=x_1^2+2x_2^2-4x_1-2x_1x_2$，`G`是其梯度矩阵，`D`是搜索方向矩阵，`k`是迭代计数器。在每次迭代中，首先计算当前点的梯度向量`Gk`，然后根据共轭方向法更新搜索方向矩阵`D`，接着通过一维搜索确定步长`alpha`，最后更新点向量`X`。