修正的牛顿法求多元函数极值

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实现了修正牛顿法（Modified Newton's Method）来求解多元函数的极小值问题。
注意事项
2 Y, h+ a3 ]. W) n
- **依赖函数**：该代码依赖于 `Funval`, `minJT`, 和 `minHJ` 函数。其中 `Funval` 用于计算函数在给定自变量值下的值，而 `minJT` 和 `minHJ` 分别进行一维搜索和黄金分割法的实现。
- **雅可比矩阵可逆性**：在计算搜索方向时使用 `inv` 函数，因此必须确保雅可比矩阵是可逆的。如果不可逆，可能会导致计算的失败。

### 示例用法

假设您有一个目标函数 \( f(x, y) = x^2 + y^2 \) 并希望找到其最小值：
2 s( m+ E) `# J% [- t
# {4 t( q& B- c6 C```matlab
/ f4 [9 n2 N& G7 Z! Z. Osyms x y;
f = x^2 + y^2;            % 定义目标函数
var = [x, y];             % 定义变量
x0 = [1, 1];              % 初始点
6 I( d$ t5 ?( D/ ~, A
  J3 S) p5 ?# Q0 r* I[x_min, min_value] = minMNT(f, x0, var);
disp(['Optimal point: ', mat2str(x_min)]);
disp(['Minimum value: ', num2str(min_value)]);
2 N$ L$ j* V  a5 u0 U```

这样，您可以使用上述函数来最小化多元函数的值。确保在使用之前正确定义所需的辅助函数。


8 K. R3 E2 n) }2 }  p. B5 q% t. D