python使用梯度下降 求f（x）= （x - 学号的后两位）** 2 + 3 最优解，写出过程和画出图。可以使用上课讲解的，也可以使用开元的库。

好的，我理解了您的要求。为了求出这个函数的最优解，我们需要使用梯度下降算法。具体步骤如下：

1. 定义函数

首先，我们要定义如下的目标函数 f(x)

f(x) = (x - 学号的后两位) ** 2 * 3

其中，学号的后两位请您自行填入。

2. 初始值设定

然后，我们需要设定一个初始值作为起点，可以使用随机值或者其他的值。比如，我们可以把初始值设置为 10。

x = 10

3. 计算梯度

接下来，我们需要计算函数在当前点 x 上的梯度。梯度可以通过求导得到，对于这个函数，它的梯度函数为：

grad_f(x) = 2 * (x - 学号的后两位) * 3

将 x = 10 带入，可以得到梯度值：

grad_f(10) = 2 * (10 - 学号的后两位) * 3

4. 更新参数

使用梯度下降的方法更新参数，公式为：

x_new = x - learning_rate * grad_f(x)

其中，learning_rate 是学习率，是一个超参数，需要我们自己设定。通常情况下，我们可以使用一个比较小的值，比如 0.01。

将 x = 10 和 grad_f(x) 带入，可以得到新的 x：

x_new = 10 - 0.01 * (2 * (10 - 学号的后两位) * 3)

5. 重复步骤3和步骤4

接下来，我们需要不断地重复步骤3和步骤4，直到函数收敛或者达到一定的迭代次数。

下面是一个示例代码，使用 PyTorch 的自动求导功能计算梯度和更新参数：

import torch

# 定义目标函数
def f(x):
    return (x - 学号的后两位) ** 2 * 3

# 初始化参数
x = torch.tensor([10.0], requires_grad=True)

# 设置学习率和迭代次数
learning_rate = 0.01
num_iters = 100

# 迭代更新参数
for i in range(num_iters):
    # 计算梯度
    grad = torch.autograd.grad(f(x), x)[0]
    
    # 更新参数
    x.data -= learning_rate * grad.data
    
    # 打印参数和目标函数值
    print('iter {}: x = {:.4f}, f(x) = {:.4f}'.format(i+1, x.item(), f(x).item()))

在迭代的过程中，我们可以打印每一步的参数和目标函数的值，观察迭代是否能够收敛。也可以将结果绘制成曲线图，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_vals = np.linspace(-20, 20, 100)
y_vals = (x_vals - 学号的后两位) ** 2 * 3

# 初始化参数
x = torch.tensor([10.0], requires_grad=True)

# 设置学习率和迭代次数
learning_rate = 0.01
num_iters = 100

losses = []

# 迭代更新参数
for i in range(num_iters):
    # 计算梯度
    grad = torch.autograd.grad(f(x), x)[0]
    
    # 更新参数
    x.data -= learning_rate * grad.data
    
    # 计算目标函数值并保存
    loss = f(x).item()
    losses.append(loss)

# 绘制曲线
plt.figure()
plt.plot(x_vals, y_vals, label='目标函数')
plt.plot([x.item() for x in xs], losses, label='梯度下降')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('函数曲线和梯度下降路径')
plt.legend()
plt.show()

这样，我们就完成了这个问题的求解和绘图。