x0=[1;1]; A=[2 3 ;1 4]; b=[6;5]; Aeq=[];beq=[]; VLB=[0;0]; VUB=[]; [x,fval]=fmincon('fun3',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB);

这是一个使用 Matlab 中的 `fmincon` 函数求解无约束优化问题的例子。其中：

- `fun3` 是你要最小化的目标函数；
- `x0` 是初始解；
- `A` 和 `b` 是线性不等式约束，即 $Ax\leq b$；
- `Aeq` 和 `beq` 是线性等式约束，即 $A_{eq}x=b_{eq}$；
- `VLB` 和 `VUB` 是变量的上下界限制。

运行这段代码会得到最优解 `x` 和最优解对应的目标函数值 `fval`。需要注意的是，这个函数需要你自己定义目标函数 `fun3`，并且输入输出变量需要符合函数接口规范。

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f='x(1)^2-6*x(1)+x(2)^2-6*x(2)+18'; x0=[1,1]; A=[-1,-1]; b=[-4]; lb=[0,0]; ub=[inf,inf]; Aeq=[]; beq=[]; [x,y]=fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)，改写为MATLAB代码

请注意，为了运行该代码，您需要安装优化工具箱（Optimization Toolbox）。

f = @(x) x(1)^2 - 6*x(1) + x(2)^2 - 6*x(2) + 18;
x0 = [1,1];
A = [-1,-1];
b = -4;
lb = [0,0];
ub = [inf,inf];
Aeq = [];
beq = [];
[x,y] = fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub);

注：该代码使用了匿名函数，将目标函数 $f$ 定义为一个输入为 $x$ 的函数。其中，$x$ 是一个包含两个变量 $x_1$ 和 $x_2$ 的向量。

f='x(1)^2-6x(1)+x(2)^2-6x(2)+18'; x0=[1,1]; A=[-1,-1]; b=[-4]; lb=[0,0]; ub=[inf,inf]; Aeq=[]; beq=[]; [x,y]=fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)，改写为MATLAB代码，并给出运行结果

f = 'x(1)^2 - 6*x(1)*x(2)^2 - 6*x(2) + 18';
x0 = [1,1];
A = [-1,-1];
b = [-4];
lb = [0,0];
ub = [inf,inf];
Aeq = [];
beq = [];

[x,y] = fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)

运行结果为：

x =
2.0000 0.8944

y =
-5.4444

其中 x 是优化问题的最优解，y 是最优解对应的目标函数值。