绘制一个二元函数图像,该函数除了全局极小点外只有两个局部极小点

时间: 2023-03-31 15:02:36 浏览: 54
好的,我可以回答这个问题。对于这个二元函数,我们可以使用 MATLAB 或者 Python 等工具进行绘制。首先,我们需要确定该函数的表达式和定义域。然后,我们可以使用 contour 或者 surf 等函数进行绘制。在绘制过程中,我们可以使用 fminsearch 等函数来寻找全局极小点和局部极小点的位置。最后,我们可以使用 plot 或者 scatter 等函数将极小点标记在图像上。
相关问题

绘制一个二维函数图像,该函数除了全局极小点外只有两个局部极小点

可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来绘制二维函数图像。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return np.sin(5*x) * (1 - np.tanh(x**2)) x = np.linspace(-5, 5, 100) y = f(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Function Plot') plt.show() ``` 这个函数图像除了全局极小点外,还有两个局部极小点。

写一个matlab程序为三点两次插值法极小化函数

以下是一个完整的 Matlab 程序,使用三点两次插值法进行极小值搜索: ```matlab % Define the function to be minimized f = @(x) (x-1)^2 + 2; % Define the three points to use for the interpolation x1 = 0; x2 = 1; x3 = 2; y1 = f(x1); y2 = f(x2); y3 = f(x3); % Compute the coefficients of the quadratic interpolation polynomial a = (y3 - 2*y2 + y1) / ((x3 - x2)*(x1 - x2)); b = (y2 - y1) / (x2 - x1) - a*(x1 + x2); c = y1 - a*x1^2 - b*x1; % Compute the x-coordinate of the minimum of the quadratic polynomial x_min = -b / (2*a); % Compute the y-coordinate of the minimum of the quadratic polynomial y_min = a*x_min^2 + b*x_min + c; % Plot the function and the interpolation points x = linspace(-2, 4, 100); y = f(x); plot(x, y); hold on; plot([x1, x2, x3], [y1, y2, y3], 'ro'); % Plot the minimum point plot(x_min, y_min, 'gx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % Add labels and legend xlabel('x'); ylabel('f(x)'); title('Three-Point Interpolation Method'); legend('f(x)', 'Interpolation Points', 'Minimum Point'); ``` 此程序首先定义了一个要极小化的函数,然后指定了三个点,这些点用于构造一个二次插值多项式。然后,程序计算了插值多项式的系数,并使用这些系数计算了极小值的 x 和 y 坐标。最后,程序将函数、插值点和极小值点绘制在一个图形中。 要使用此程序,只需将您要极小化的函数定义替换为 f 函数即可。

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