分别用 Armjio 准则和 Wolfe 准则计算 Rosenbrock 函数在点[-1; 1]处以负梯度方向为下 降方向的迭代步长，给出matlab代码

好的，以下是使用Matlab实现Armijo准则和Wolfe准则计算Rosenbrock函数在点[-1; 1]处以负梯度方向为下降方向的迭代步长的代码：

% Rosenbrock函数
f = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;

% Rosenbrock函数的梯度
grad = @(x) [-400*x(1)*(x(2)-x(1)^2)-2*(1-x(1)); 200*(x(2)-x(1)^2)];

% 初始点
x0 = [-1; 1];

% 搜索方向
d = -grad(x0);

% Armijo准则参数
beta = 0.5;
gamma = 0.5;

% Wolfe准则参数
beta_wolfe = 0.5;
gamma_strong = 0.9;
gamma_weak = 0.1;

% Armijo准则
m = 0;
t = beta^m;
while f(x0+t*d) > f(x0) + gamma*t*grad(x0)'*d
    m = m + 1;
    t = beta^m;
end
fprintf('Armijo准则：t = %.6f\n', t);

% Wolfe准则
t = 1;
while true
    phi_t = (f(x0+t*d) - f(x0)) / (t*grad(x0)'*d);
    phi_0 = (f(x0) - f(x0)) / (0*grad(x0)'*d);
    if phi_t < gamma_weak*phi_0
        if abs(grad(x0+t*d)'*d) <= beta_wolfe*abs(grad(x0)'*d)
            break;
        end
    end
    t = t / 2;
end
fprintf('Wolfe准则：t = %.6f\n', t);

注意，这只是一个简单的实现，实际中可能需要进行更多的参数调整和错误处理。