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。
5 w' n& j5 Z. y. D, ?7 z5 i注意事项
- w9 t1 t* L4 R" \; w5 U
- **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。
5 |' S5 w- m: P( s8 M# [- **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。
4 b0 X0 h* ^: e+ H
### 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：

```matlab
7 [& f. |' B' ~! ysyms x y;
$ c8 ~/ z4 I& x8 o* bf = x^2 + y^2;            % 定义目标函数
var = [x, y];             % 定义变量
x0 = [1, 1];              % 初始点
. M0 M$ t4 C( c9 W- }
5 B1 q! Q" ~% i& q[x_min, min_value] = minMNT(f, x0, var);
% c; g3 d2 z1 ?) C, Y  T: f% Idisp(['Optimal point: ', mat2str(x_min)]);
& M, o( g4 I; r0 l, i/ {disp(['Minimum value: ', num2str(min_value)]);
```

0 x" n) B4 [+ Z8 U0 p6 O; E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。
' U" g2 Y/ I% N  h8 F8 F



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