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文档简介

最优化理论实验二牛顿法解无约束优化问题院系自动化学院班级自动化3班姓名朱轩睿学号20161336070实验名称牛顿法解无约束优化问题所用工具Matlab2018a实验流程熟悉牛顿法解无约束优化问题的步骤。根据步骤列出matlab函数的大体结构。计算出示例函数所需的一次导函数以及二次导函数公式，并转化为matlab代码。将初始点带入到一次梯度函数中，并用norm函数计算其模，并与所要求的允许误差进行比较。若小于允许误差则跳出循环，带入初始点得出最优解，若不小于允许误差则进行下一步，计算二次梯度，并根据上示公式得出下一个迭代点。将新迭代点带入一次梯度函数，重复步骤4。Matlab代码（包含注释）第一个示例的代码：E为允许误差。牛顿函数：一次梯度函数：此时带入主函数中计算出向量模并进入循环。二次梯度函数：第二个示例的代码：E为允许误差。牛顿函数：一次梯度函数：二次梯度函数：测试用例示例1为：min初始点（0，1）结果：示例2为：min初始点（0.3，-0.4）结果：

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