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。
6 X% I( x! L0 ^; Q- }2 ^注意事项
' G5 w" `3 P8 ?; l( n# i% H
+ w7 H2 L4 e$ K& b- **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。
# n2 b5 c0 x1 [- **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
1 X: @8 x" k, }
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：
0 c8 s+ N7 W) i) @. E
```matlab
syms x y;
f = x^2 + y^2;            % 定义目标函数
var = [x, y];             % 定义变量
0 a2 `$ _: l( c: `3 ]7 v9 j# M! mx0 = [1, 1];              % 初始点

[x_min, min_value] = minMNT(f, x0, var);
9 S4 o: Y3 n/ @5 H3 Pdisp(['Optimal point: ', mat2str(x_min)]);
disp(['Minimum value: ', num2str(min_value)]);
! c$ `: U' d) }3 S```
8 f  ?/ J; w7 X) b' r
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。

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