按如下步骤步骤1：选取初始参数 ， ， ，x0 ，取定 >0为信赖域半径的上界，初始信赖域半径 （0， ].令k：=0 步骤2：计算gk= ，若||gk||≤ 步骤3：求解子问题 的解dk 步骤4：按 式计算rk的值 步骤5：校正信赖域半径 步骤6：若 ，则令 := xk+dk，更新矩阵Bk到Bk+1，令k:=k+1,转步骤1.否则Xk+1:=Xk，令k:=k+1，转步骤2 信赖域算法用python编写程序求函数极值？

是的，可以使用Python编写信赖域算法的程序来求解函数极值。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 + x[0]*x[1]

def constraint(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2 - 1

x0 = np.array([1.0, 1.0])
bounds = ((None, None), (None, None))
constr = {'type': 'ineq', 'fun': constraint}
res = minimize(objective, x0, method='trust-constr', bounds=bounds, constraints=constr)
print(res)

在这个示例中，我们使用了SciPy库中的minimize函数，并将method参数设置为'trust-constr'，以使用信赖域算法来求解函数的极值。我们还设置了一个约束条件，使得优化变量x必须满足x[0]^2 + x[1]^2 - 1 <= 0。最终，程序输出的结果是函数的极小值和极小值对应的优化变量值。