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(dāng)接近最佳值時(shí)，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(gòu)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(dāng)接近最佳值時(shí)，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(gòu)以滿足條件。通過一些改進(jìn)方法的應(yīng)用，可以應(yīng)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(gè)優(yōu)化方法，很有用的。問題的性質(zhì)是更好的，它要求更高的速度和準(zhǔn)確性。你可以用這個(gè)。共軛梯度未知?；谶^去的學(xué)習(xí)記憶，以上答案并不準(zhǔn)確。

最速下降法matlab程序?qū)崿F(xiàn)如何做？

Clcclear x=-3Y=-2f=“（x-Y）/（x^2y^2）”FX=diff（F，”x“）%表示x，F(xiàn)Y=diff（F，”Y“）%表示Y，g=[FX FY]%gradient g=subs（g）%，將符號(hào)變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值

Rosenbrock函數(shù)實(shí)現(xiàn)代碼：CLC，清除格式long gx0=[00]樂趣=@funcgfun=@gfunc[x，Val，k]=grad（有趣，gfun，x0）%最速下降法（梯度法）目標(biāo)函數(shù)f=func（x）f=100*（x（1）^2-x（2））^2（1-x（1））^2第二梯度函數(shù)g=gfunc（x）g=[400*x（1）*（x（1）^2-x（2））-x（2）2*（x（1）-200*（x（1）^2-x（2））]結(jié)束如果運(yùn)行結(jié)果有任何問題，請(qǐng)相信我。用GA（）得到的Rosenbrock函數(shù)的結(jié)果與用上述方法得到的結(jié)果接近。