无约束最优化方法 的编程问题 牛顿法function newton(x0)%用牛顿法求函数f的极少值syms f x Q w x1 n sumf=x^4-4*x^3-6*x^2-16*x+4；Q=diff(f，x)；求f的一阶导数W=diff(Q，x)；求f的二阶导数n=1；迭代的次数。
什么是最优化原理与方法？最优化理论与方法是一门应用数学学科，最优化问题是数学中一大类在各种不同条件下求函数的最大值和最小值问题的统称，最简单的如：-最优化，原理，。
最优化计算方法的目录 第一篇 线性规划第1章 线性规划的数学模型和基本性质1.1 线性规划问题及其数学模型1.1.1 问题的提出1.1.2 线性规划问题的数学模型1.2 线性规划问题的图解法1.2.1 图解法的步骤1.2.2 线性规划问题求解的几种可能结果1.3 线性规划的基本性质1.3.1 线性规划的基本概念1.3.2 凸集与凸集的顶点1.3.3 线性规划的基本定理习题第2章 单纯形法2.1 单纯形法的原理2.1.1 确定初始基本可行解2.1.2 最优性检验和解的判别2.1.3 从一个基本可行解转换到相邻且改善了的基本可行解2.2 单纯形法的计算步骤2.3 人工变量的处理方法2.3.1 大M法2.3.2 两阶段法2.4 单纯形法的有限终止性2.5 改进单纯形法2.5.1 单纯形法的矩阵描述2.5.2 改进单纯形法习题第3章 线性规划的对偶理论3.1 线性规划的对偶问题3.1.1 对偶问题的提出3.1.2 原问题与对偶问题之间的对偶关系3.2 对偶性定理3.3 对偶单纯形法3.3.1 对偶单纯形法的基本思路3.3.2 对偶单纯形法的计算步骤3.3.3 初始对偶基本可行解的求法习题第4章 灵敏度分析和参数线性规划4.1 灵敏度分析4.1.1 参数cj的灵敏度分析4.1.2 参数6i的灵敏度分析4.1.3 约束条件的系数列向量Ak的灵敏度分析4.1.4 增加。
