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最優(yōu)化理論實驗二牛頓法解無約束優(yōu)化問題院系自動化學院班級自動化3班姓名朱軒睿學號20161336070實驗名稱牛頓法解無約束優(yōu)化問題所用工具Matlab2018a實驗流程熟悉牛頓法解無約束優(yōu)化問題的步驟。根據(jù)步驟列出matlab函數(shù)的大體結構。計算出示例函數(shù)所需的一次導函數(shù)以及二次導函數(shù)公式，并轉化為matlab代碼。將初始點帶入到一次梯度函數(shù)中，并用norm函數(shù)計算其模，并與所要求的允許誤差進行比較。若小于允許誤差則跳出循環(huán)，帶入初始點得出最優(yōu)解，若不小于允許誤差則進行下一步，計算二次梯度，并根據(jù)上示公式得出下一個迭代點。將新迭代點帶入一次梯度函數(shù)，重復步驟4。Matlab代碼（包含注釋）第一個示例的代碼：E為允許誤差。牛頓函數(shù)：一次梯度函數(shù)：此時帶入主函數(shù)中計算出向量模并進入循環(huán)。二次梯度函數(shù)：第二個示例的代碼：E為允許誤差。牛頓函數(shù)：一次梯度函數(shù)：二次梯度函數(shù)：測試用例示例1為：min初始點（0，1）結果：示例2為：min初始點（0.3，-0.4）結果：

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