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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 j5 L5 D# L1 h; y1 K
注意事项
% f& E3 h9 p, s6 u4 B( f; P% d3 Z; P+ U8 x& w
- **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。- O$ r! S8 [9 W4 y+ W* S' @0 P
- **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。, `# o6 Q# P! h# r" L) p
7 W( K% q7 N1 s7 ^
### 示例用法
' M5 Y& M7 P; L9 S$ ^+ Z. E6 p8 S8 v9 s! K5 O4 d
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:
" X, n' U" ^0 G- t2 a% Q- v6 O) w
( ]) w! p" ^0 { f* g! s9 _$ i9 _4 u( x```matlab7 c3 L2 y8 S& m7 x( l+ Y [# Y
syms x y; l% ~6 r8 n0 |: t9 H3 Y+ w
f = x^2 + y^2; % 定义目标函数
3 [+ \$ i( Y% c$ e3 o4 d, Ivar = [x, y]; % 定义变量
4 I$ i8 e. Q) e. Ax0 = [1, 1]; % 初始点
M, _4 i) m: p7 g3 J, m% {- n& t) Y
# K" l7 k3 a# i[x_min, min_value] = minMNT(f, x0, var);
2 B5 H: l1 b# A- D: B V( mdisp(['Optimal point: ', mat2str(x_min)]);: E6 W* E6 w6 a8 i
disp(['Minimum value: ', num2str(min_value)]);+ T* I. m% B. {) `9 X$ g1 }
```" n9 {" R1 m( I+ Z( @# @
R8 M$ r2 T$ k- f/ F) z/ d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。# R# n+ w/ {% Z: z4 m, E
8 u' F6 n" d3 q0 x8 }' {1 K
7 S. H& d4 G" p5 Q- Z& o
, P* G# r' e3 a
) I1 v) j$ o9 c7 F* A" Y6 N" ~* `
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