根据往上面提供的目标函数编程其局部近似函数def ApproxFun(XStar, x, y,ObjVal, GradVect, HessMat):

好的，根据提供的目标函数，可以使用泰勒展开来构建近似函数，其公式为：

$f(\mathbf{x}) \approx f(\mathbf{x}^*) + \nabla f(\mathbf{x}^*)^T (\mathbf{x} - \mathbf{x}^*) + \frac{1}{2}(\mathbf{x} - \mathbf{x}^*)^T \mathbf{H}(\mathbf{x}^*)(\mathbf{x} - \mathbf{x}^*)$

其中，$\mathbf{x}$表示当前的参数向量，$\mathbf{x}^*$表示局部近似函数的中心点，$\nabla f(\mathbf{x}^*)$和$\mathbf{H}(\mathbf{x}^*)$分别表示目标函数在$\mathbf{x}^*$处的梯度向量和海森矩阵。根据这个公式，可以编写局部近似函数的代码，如下所示：

def ApproxFun(XStar, x, y, ObjVal, GradVect, HessMat):
    DiffVect = x - XStar
    return ObjVal + np.dot(GradVect, DiffVect) + 0.5 * np.dot(DiffVect, np.dot(HessMat, DiffVect))

其中，`DiffVect`为$\mathbf{x} - \mathbf{x}^*$，`np.dot`表示向量或矩阵的乘法。函数的返回值即为局部近似函数的值。