matlabDFP拟牛顿法求解函数rosenbrock = @(x) (x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2

好的，您想了解关于使用matlab DFP拟牛顿法求解函数rosenbrock的方法，是吗？那我可以为您提供一些相关的信息。

DFP拟牛顿法是一种非线性优化算法，用于求解无约束优化问题。它是拟牛顿法的一种改进算法，使用了一个对称正定矩阵来近似目标函数的海森矩阵。相对于传统的拟牛顿法，DFP拟牛顿法具有更快的收敛速度和更高的精度。

对于您提供的函数rosenbrock，我们可以使用matlab内置的fminunc函数结合DFP拟牛顿法进行求解。具体的代码如下：

options=optimoptions('fminunc','Display','iter',...
                     'Algorithm','quasi-newton','HessUpdate','dfp');
x0=[-1.2,1];
[x,fval,exitflag,output]=fminunc(@(x) (x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2,x0,options);

在代码中，我们使用了optimoptions函数来设置优化选项，其中Algorithm设置为“quasi-newton”表示使用拟牛顿法进行优化，HessUpdate设置为“dfp”表示使用DFP算法更新海森矩阵。然后我们使用fminunc函数来进行优化，其中@(x) (x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2表示要求解的目标函数，x0表示初始点，最后的输出包括最优解x，最优值fval，退出标志exitflag和优化信息output。

希望这些信息能够对您有所帮助。如果您有其他问题或需要进一步的帮助，请随时联系我。