约束优化方法与无约束优化方法在步长的选取上有何不同 Data Mining无约束最优化方法梯度的方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。二次收敛是指一个算法用于具有正定二次型函数时，在有限步可达到它的极小点。二次收敛与。
最速下降法中的梯度是复数怎么计算 梯度下降是迭代法的一种，梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，常用于机器学习和人工智能当中。
请教高手帮忙编程序~~用matlab编写数值优化方法（最速下降法，惩罚函数法），具体题目如下： 例1 求 f=2 在0中的最小值与最大值主程序为wliti1.m：f='2*exp(-x).*sin(x)'；fplot(f，[0，8])；作图语句[xmin，ymin]=fminbnd(f，0，8)f1='-2*exp(-x).*sin(x)'；[xmax，ymax]=fminbnd(f1，0，8)运行结果：xmin=3.9270 ymin=-0.0279xmax=0.7854 ymax=0.6448（借助课件说明过程、作函数的图形）例2 对边长为3米的正方形铁板，在四个角剪去相等的正方形以制成方形无盖水槽，问如何剪法使水槽的容积最大？设剪去的正方形的边长为x，则水槽的容积为：，建立无约束优化模型为：min y=-，0先编写M文件fun0.m如下：function f=fun0(x)f=-(3-2*x).^2*x；主程序为wliti2.m：[x，fval]=fminbnd('fun0'，0，1.5)；xmax=xfmax=-fval运算结果为：xmax=0.5000，fmax=2.0000.即剪掉的正方形的边长为0.5米时水槽的容积最大，最大容积为2立方米.（借助课件说明过程、作函数的图形、并编制计算程序）例31、编写M-文件 fun1.m：function f=fun1(x)f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1)；2、输入M文件wliti3.m如下：x0=[-1，1]；x=fminunc(‘fun1’，x0)；y=fun1(x)3、运行结果：x=0.5000-1.0000y=1.3029e-10（借助课件说明过程、作函数的图形并编制计算程序）例4 。
