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最優化理論實驗二牛頓法解無約束優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化問題所用工具Matlab2018a實驗流程熟悉牛頓法解無約束優化問題的步驟。根據步驟列出matlab函數的大體結構。計算出示例函數所需的一次導函數以及二次導函數公式，并轉化為matlab代碼。將初始點帶入到一次梯度函數中，并用norm函數計算其模，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，帶入初始點得出最優解，若不小于允許誤差則進行下一步，計算二次梯度，并根據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，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：一次梯度函數：此時帶入主函數中計算出向量模并進入循環。二次梯度函數：第二個示例的代碼：E為允許誤差。牛頓函數：一次梯度函數：二次梯度函數：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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