最速下降法matlab

最速下降法（Steepest Descent Method）是一种数值优化算法，用于求解无约束优化问题。在Matlab中，可以使用fminunc函数来实现最速下降法。

fminunc函数的使用方法如下：

1. 定义目标函数，例如：

function f = myfun(x)
f = x(1)^2 + x(2)^2;

2. 使用fminunc函数求解最小值，例如：

x0 = [1, 2]; % 初始点
options = optimoptions('fminunc','Display','iter','Algorithm','quasi-newton');
[x,fval,exitflag,output] = fminunc(@myfun,x0,options);

其中，@myfun表示目标函数的句柄，x0是初始点，options是优化选项。在options中，Display参数指定显示优化过程，Algorithm参数指定使用拟牛顿法求解。

3. 输出结果，例如：

disp(['x = ', num2str(x)])
disp(['fval = ', num2str(fval)])
disp(['exitflag = ', num2str(exitflag)])

其中，x是最优解，fval是目标函数在最优解处的取值，exitflag是退出标志，0表示正常终止。

需要注意的是，最速下降法在高维问题中可能会收敛缓慢，可以尝试使用其他优化算法，例如拟牛顿法。