matlab最速下降法？每種方法都有不同的適用范圍和效果。最速下降法適用于一階可微問題。當(dāng)接近最佳值時(shí)，下降速度較慢。由于只需要一階可微性，所以可以求解的問題范圍更廣。不可微性問題也可以重構(gòu)以滿足條件

matlab最速下降法？

每種方法都有不同的適用范圍和效果。最速下降法適用于一階可微問題。當(dāng)接近最佳值時(shí)，下降速度較慢。由于只需要一階可微性，所以可以求解的問題范圍更廣。不可微性問題也可以重構(gòu)以滿足條件。通過一些改進(jìn)方法的應(yīng)用，可以應(yīng)用于大規(guī)模問題。牛頓法要求二階可微，下降速度快，精度高。適用范圍狹窄。擬牛頓法比最速下降法速度快，不需要牛頓法那樣的二階可微性。MATLAB有一個(gè)優(yōu)化方法，很有用的。問題的性質(zhì)是更好的，它要求更高的速度和準(zhǔn)確性。你可以用這個(gè)。共軛梯度未知?；谶^去的學(xué)習(xí)記憶，以上答案并不準(zhǔn)確。

matlab用最速下降法(梯度法)計(jì)算Rosenbrock函數(shù)，求程序代碼？

Rosenbrock函數(shù)實(shí)現(xiàn)代碼：CLC，clear allformat long gx0=[00]樂趣=@funcgfun=@gfunc[x，Val，k]=grad（fun，gfun，x0）%最速下降法（梯度法）目標(biāo)函數(shù)f=func（x）f=100*（x（1）^2-x（2））^2（1-x（1））^2末級(jí)梯度函數(shù)g=gfunc（x）g=[400*x（1）*（x（1）^2-x（2））-x（2）2*（x（1）-200*（x（1）^2-x（2））]如果最終運(yùn)行結(jié)果有任何問題，請(qǐng)向我發(fā)送私人消息。用GA（）得到的Rosenbrock函數(shù)的結(jié)果與用上述方法得到的結(jié)果接近。

最速下降法matlab程序?qū)崿F(xiàn)如何做？

最陡下降法是找到梯度。例如，求F=（X-Y）/（X^2 Y^2）在（-3，-2）處的梯度。Clcclear x=-3Y=-2f=“（x-Y）/（x^2y^2）”FX=diff（F，”x”），求x的偏導(dǎo)數(shù)，F(xiàn)Y=diff（F，”Y”，求Y的偏導(dǎo)數(shù)，g=[FX FY]%梯度，g=subs（g）%，將有符號(hào)變量轉(zhuǎn)換成數(shù)值

“應(yīng)用優(yōu)化方法與matlab實(shí)現(xiàn)”系統(tǒng)介紹了優(yōu)化方法在應(yīng)用軟件中的實(shí)現(xiàn)。本文系統(tǒng)地介紹了各種無約束和有約束優(yōu)化問題的計(jì)算方法和程序?qū)崿F(xiàn)，包括：精確/不精確一維搜索、最速下降法、牛頓/擬牛頓法、共軛梯度法、單純形法、內(nèi)點(diǎn)法、活動(dòng)集法、，序貫二次規(guī)劃法等書中包含了優(yōu)化的必要理論知識(shí)，為得到優(yōu)化方法和使用程序做準(zhǔn)備。書中給出的許多應(yīng)用程序優(yōu)化技術(shù)都是我們最新的研究成果。本書給出的優(yōu)化程序是一種通過專業(yè)編程技巧實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化算法。這本書還提供了許多例子和練習(xí)?？勺鳛楦咝Ｗ詣?dòng)化、控制、系統(tǒng)工程、工業(yè)工程、計(jì)算機(jī)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、管理、化工、材料、機(jī)械、能源等相關(guān)專業(yè)學(xué)生的教材，也可作為科研人員和工程技術(shù)人員的參考書。