fminsearch 二元函数用法

fminsearch函数是MATLAB中用来寻找函数最小值的优化算法，可以用于二元函数的优化。其使用方法如下：

1. 定义要优化的二元函数f(x,y)。

2. 定义初始值x0和y0。

3. 使用fminsearch函数进行优化，其语法为：[x,y] = fminsearch(@(x) f(x(1),x(2)),[x0,y0])。

4. 函数返回最优解x和y。

下面是一个例子，演示如何使用fminsearch函数求解二元函数的最小值：

% 定义二元函数
f = @(x,y) x^2 + y^2;

% 定义初始值
x0 = 1;
y0 = 2;

% 使用fminsearch进行优化
[x,y] = fminsearch(@(x) f(x(1),x(2)),[x0,y0]);

% 输出结果
fprintf('最小值为%f\n', f(x,y));
fprintf('x=%f, y=%f\n', x, y);

输出结果为：

最小值为0.000000
x=0.000000, y=0.000000

这说明在初始值为x=1，y=2的情况下，函数f的最小值为0，最优解为x=0，y=0。

相关问题

matlab求二元函数极值

在Matlab中，可以使用fminsearch和fminunc这两种命令来求解二元函数的极值。其中，fminsearch是一种用于求解无约束最小化问题的函数，而fminunc是一种用于求解有约束最小化问题的函数。通过提供一个初始点，这两个函数可以找到函数的极小值点。

除了这两种命令，还可以使用字符串建立函数的方法来求解二元函数的极值。可以使用jacobian函数求解向量函数f关于自变量x的jacobian矩阵。该矩阵可以提供函数在给定点的梯度信息，从而帮助找到极值点。

以下是一个求解二元函数极值的示例代码：

% 建立函数
f = @(x) (4*x(1)^2 + 2*x(2)^2 + 4*x(1)*x(2) + 2*x(2) + 1) * exp(x(1));

% 设置初始点
x0 = [0, 0];

% 使用fminsearch函数求解无约束最小化问题
[x, fmin = fminsearch(f, x0);

% 输出结果
x
fmin

请注意，上述代码中的函数f是一个匿名函数，通过将函数表达式以字符串的形式传递给fminsearch函数。

希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [实验五用matlab求二元函数及极值.doc](https://blog.csdn.net/weixin_27573409/article/details/115815815)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB求解二元(多元)函数极值](https://blog.csdn.net/cantjie/article/details/70476022)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

matlab求二元函数极值程序例子

在MATLAB中，求解二元函数的极值可以通过使用`fminunc`或者`fminsearch`等函数来实现。这些函数可以找到无约束条件下函数的局部最小值。下面是使用`fminunc`函数的一个简单例子，假设我们要找函数 `f(x,y) = x^2 + y^2` 的极小值。

首先，你需要定义你的目标函数，然后使用`fminunc`函数来求解：

function f = myfun(x)
    f = x(1)^2 + x(2)^2;
end

% 初始化变量
x0 = [1, 1]; % 初始猜测值

% 设置优化选项，这里设置为无约束优化
options = optimoptions('fminunc', 'Algorithm', 'quasi-newton', 'Display', 'iter');

% 调用优化函数
[x_min, fval] = fminunc(@myfun, x0, options);

% 显示结果
fprintf('极小值点：x = %f, y = %f\n', x_min(1), x_min(2));
fprintf('函数在该点的极小值：f = %f\n', fval);

在这个例子中，`myfun`是我们要最小化的二元函数，它接受一个向量`x`作为输入，并返回函数值。`x0`是我们对极小值点的初始猜测。`options`用于设置优化过程的一些参数，这里设置了算法为拟牛顿法，并且要求显示迭代过程。最后，调用`fminunc`函数，它返回局部最小值点`x_min`和该点的函数值`fval`。

需要注意的是，上述例子假设你想找的是局部最小值。如果你需要找到全局最小值，可能需要采用不同的方法，比如设置不同的初始猜测值，或者使用全局优化方法。