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。
' U2 ~$ ^( ?4 F: d" i注意事项

- **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。

1 E( l! {! G7 A6 n) p+ {  ]1 Y# A### 示例用法
: x- `7 }; P6 }! k
; _8 ?8 h( D4 O9 A; g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
% V4 f/ R" w1 x5 Y. H4 rsyms x y;
( @: Z" i3 Y5 f9 n3 M2 a; L3 \7 Hf = x^2 + y^2;            % 定义目标函数
9 M. P$ `( n% m7 R5 z+ Z. \var = [x, y];             % 定义变量
x0 = [1, 1];              % 初始点

[x_min, min_value] = minMNT(f, x0, var);
* A) v# u2 G5 N+ E: ~disp(['Optimal point: ', mat2str(x_min)]);
disp(['Minimum value: ', num2str(min_value)]);
```

. S# q( t" Q  J9 q( |7 I: u7 ^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。


* q8 E4 p" B$ e" ], }