​学会不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的计算步骤 - matlab算法设计 - 谷速源码
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标题：​学会不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的计算步骤
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所属分类: 算法设计 资源类型：程序源码 文件大小: 3.59 KB 上传时间: 2019-06-16 08:42:07 下载次数: 564 资源积分：1分 提 供 者: zhangsan456 code
内容：
学会不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的计算步骤； 比较不同搜索法（最速下降法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法）的优缺点。
%精确一维搜索法的子函数,0.618法,gold.m
%输入的变量x为初始迭代点是四维的向量,d为初始迭代方向是四维的向量
%输出变量是在[0,10]区间上使函数取得极小值点的步长因子
function alfa=gold(x,d)
f='((x(1)+alfa*d(1))+10*(x(2)+alfa*d(2)))^2+5*((x(3)+alfa*d(3))-(x(4)+alfa*d(4)))^2+((x(2)+alfa*d(2))-2*(x(3)+alfa*d(3)))^4+10*((x(1)+alfa*d(1))-(x(4)+alfa*d(4)))^4';
a=0;
b=10;
tao=0.618;
lanmda=a+(1-tao)*(b-a);
mu=a+tao*(b-a);
alfa=lanmda;
m=eval(f);
alfa=mu;
n=eval(f);
while 1
    if m>n
        if abs(lanmda-b)<1e-4
            alfa=mu;
            return
        else
            a=lanmda;
            lanmda=mu;
            m=n;
            mu=a+tao*(b-a);
            alfa=mu;
            n=eval(f);
        end
    else
        if abs(mu-a)<1e-4
            alfa=lanmda;
            return
        else
            b=mu;
            mu=lanmda;
            n=m;
            lanmda=a+(1-tao)*(b-a);
            alfa=lanmda;
            m=eval(f);
        end
    end
end

文件列表（点击上边下载按钮，如果是垃圾文件请在下面评价差评或者投诉）:

code/
code/gold.m
code/gonge.m
code/hesse.m
code/newton.m
code/ninewton.m
code/tidu.m
code/zuisu.m

关键词： 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 拟牛顿法

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