grad=np.array([f1(x1,x2),f2(x1,x2)]) heisai=hessian(f(x1,x2),(x1,x2)) heisai=np.array(heisai,dtype='float') niheisai=np.linalg.inv(heisai) d=-1*np.dot(niheisai,grad) fan=np.linalg.norm(np.array(d.astype(float)),ord=2)

这段代码看起来像是在进行牛顿法求解多元函数的最优解。其中 `grad` 是目标函数在当前点处的梯度向量，`heisai` 是目标函数在当前点处的 Hessian 矩阵，`niheisai` 是 Hessian 矩阵的逆矩阵，`d` 是下降方向，`fan` 是下降方向的模长。

具体来说，牛顿法是一种迭代求解的方法，每次迭代的步骤包括以下几个步骤：

1. 计算目标函数在当前点处的梯度向量；
2. 计算目标函数在当前点处的 Hessian 矩阵；
3. 计算 Hessian 矩阵的逆矩阵；
4. 计算下降方向 $d=-\text{H}^{-1}\nabla f$；
5. 计算下降方向的模长 $\|d\|$；
6. 更新当前点的位置 $x_{k+1}=x_k+\alpha_k d$，其中 $\alpha_k$ 是步长。

在这段代码中，前四个步骤已经完成，第五个步骤计算了下降方向的模长，但是缺少了步长的计算，因此需要补充。同时，该代码还需要将变量 `x1` 和 `x2` 的值传入 `f1` 和 `f2` 函数中，否则无法计算梯度向量。