matlab最速下降法？每種方法都有不同的適用范圍和效果。最速下降法適用于一階可微問題。當接近最佳值時，下降速度較慢。由于只需要一階可微性，所以可以求解的問題范圍更廣。不可微性問題也可以重構以滿足條件

matlab最速下降法？

每種方法都有不同的適用范圍和效果。最速下降法適用于一階可微問題。當接近最佳值時，下降速度較慢。由于只需要一階可微性，所以可以求解的問題范圍更廣。不可微性問題也可以重構以滿足條件。通過一些改進方法的應用，可以應用于大規(guī)模問題。牛頓法要求二階可微，下降速度快，精度高。適用范圍狹窄。擬牛頓法比最速下降法速度快，不需要牛頓法那樣的二階可微性。MATLAB有一個優(yōu)化方法，很有用的。問題的性質是更好的，它要求更高的速度和準確性。你可以用這個。共軛梯度未知。基于過去的學習記憶，以上答案并不準確。

matlab用最速下降法(梯度法)計算Rosenbrock函數(shù)，求程序代碼？

Rosenbrock函數(shù)實現(xiàn)代碼：CLC，clear allformat long gx0=[00]樂趣=@funcgfun=@gfunc[x，Val，k]=grad（fun，gfun，x0）%最速下降法（梯度法）目標函數(shù)f=func（x）f=100*（x（1）^2-x（2））^2（1-x（1））^2末級梯度函數(shù)g=gfunc（x）g=[400*x（1）*（x（1）^2-x（2））-x（2）2*（x（1）-200*（x（1）^2-x（2））]如果最終運行結果有任何問題，請向我發(fā)送私人消息。用GA（）得到的Rosenbrock函數(shù)的結果與用上述方法得到的結果接近。

最速下降法matlab程序實現(xiàn)如何做？

最陡下降法是找到梯度。例如，求F=（X-Y）/（X^2 Y^2）在（-3，-2）處的梯度。Clcclear x=-3Y=-2 F=“（x-Y）/（x^2 Y^2）”FX=diff（F，“x”），求x的偏導數(shù)，F(xiàn)Y=diff（F，“Y”），求Y的偏導數(shù)，g=[FX FY]%梯度，g=subs（g）%，將有符號變量轉換成數(shù)值