牛顿拉富生方法与单一多变量函数
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我试图最小化函数通过牛顿法3变量但它显示错误而解决
代码是
%的代码2
%牛顿法进行
% thirusabaresaan写的
%日期:2021年5月14日
clc
清晰的
格式长
%函数定义(输入函数):
信谊X Y Z
f = (3/2) * (3/2) * X ^ 2 + Y ^ 2 + Z ^ 2 X * Y-10 * (X + Y + Z) + 75%方程
%初始猜测(选择初始猜测):
X0 (1) = 5
Y0 (1) = 5
Z0 (1) = 0
u = 10 ^ (2)%收敛标准
i = 1%迭代计数器
%梯度和黑森计算:
J =潜艇(梯度(f), [X Y Z], [X0 (1) Y0 (1) Z0 (1)))%梯度
H =潜艇(黑森(f), [X Y Z], [X0 (1) Y0 (1) Z0 (1)))%黑森
S =发票(H)%的搜索方向
%的优化条件:
而(规范(J) > u)
I =[记它(我),(我),Z0 (I))”
我x0 (i + 1) = (1) - s (: 1) * J
我Y0 (i + 1) = (2) - s (2:) * J
Z0 (i + 1) =我(3)- s (3:) * J
我+ 1 =
J =潜艇(梯度(f), [X Y Z], [X0 (i) Y0 (i) Z0 (i)))%梯度更新
H =潜艇(黑森(f), [X Y Z], [X0 (i) Y0 (i) Z0 (i)))% %黑森更新
S =发票(H)%新的搜索方向
结束
%结果表:
Iter = 1:我;
X_coordinate = X0 ';
Y_coordinate = Y0 ';
Z_coordinate = Z0 ';
迭代= Iter ';
T =表(迭代、X_coordinate Y_coordinate Z_coordinate = Z0 ');
%输出:
流(“初始目标函数值:% d \ n \ n '潜艇(f (X, Y, Z), (X0 (1), Y0 (1) Z0 (1))))
如果(规范(J) < u)
流(“最低成功获得。\ n \ n”)
结束
流(收敛的迭代次数:% d \ n \ n ',我)
X0(我)
Y0(我)
Z(我)
潜艇(f, [X, Y, Z],[记它(我),(我),Z0 (i)))
disp (T)
我有错误
J =潜艇(雅可比矩阵(f), [X Y Z], [X0 (i) Y0 (i) Z0 (i)))
任何一个能帮我解决这个问题吗
