最优化方法及其Matlab程序设计的内容简介 设计的Matlab程序有精确线搜索的0.618法和抛物线法、非精确线搜索的Armijo准则、最速下降法、牛顿法、再开始共轭梯度法、BFGS算法、DFP算法、Broyden族方法、信赖域方法、求解非线性最小二乘问题的L.M算法、解约束优化问题的乘子法、求解二次规划的有效集法、SQP子问题的光滑牛顿法以及求解约束优化问题的SQP方法等，此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。《最优化方法及其Matlab程序设计》既注重计算方法的实用性，又注意保持理论分析的严谨性，强调数值方法的思想和原理在计算机上的实现，读者只需具备微积分、线性代数和Matlab程序设计方面的初步知识即可学习《最优化方法及其Matlab程序设计》，《最优化方法及其Matlab程序设计》可供数学与应用数学、信息与计算科学专业的本科生，应用数学、计算数学、运筹学与控制论专业的研究生，理工科相关专业的研究生，对最优化理论与算法感兴趣的教师及科技工作者阅读。
最优化方法及其Matlab程序设计的目录 第1章 最优化理论基础1.1 最优化问题的数学模型1.2 向量和矩阵范数1.3 函数的可微性与展开1.4 凸集与凸函数1.5 无约束问题的最优性条件1.6 无约束优化问题的算法框架习题1第2章 线搜索技术2.1 精确线搜索及其Matlab实现2.1.1 黄金分割法2.1.2 抛物线法2.2 非精确线搜索及其Matlab实现2.2.1 Wolfe准则2.2.2 Armijo准则2.3 线搜索法的收敛性习题2第3章 最速下降法和牛顿法3.1 最速下降方法及其Matlab实现3.2 牛顿法及其Matlab实现3.3 修正牛顿法及其Matlab实现习题3第4章 共轭梯度法4.1 共轭方向法4.2 共轭梯度法4.3 共轭梯度法的Matlab程序习题4第5章 拟牛顿法5.1 拟牛顿法及其性质5.2 BFGS算法及其Matlab实现5.3 DFP算法及其Matlab实现5.4 Broyden族算法及其Matlab实现5.5 拟牛顿法的收敛性习题5第6章 信赖域方法6.1 信赖域方法的基本结构6.2 信赖域方法的收敛性6.3 信赖域子问题的求解6.4 信赖域方法的Matlab程序习题6第7章 非线性最小二乘问题7.1 Gauss-Newton法7.2 Levenberg-Marquardt方法7.3 L-M算法的Matlab程序习题7第8章 最优性条件8.1 等式约束问题的最优性条件8.2 不等式约束问题的最优性条件8.3 一般。
怎么用VB编写这么一个程序：用牛顿迭代法求方程x^5-3*x^2+2*x+1=0在x0 = 0附近的根（要求用Do语句） x1=0Dox0=X1f1=x0^5-3*x0^2+2*x0+1f2=5*x0^4-6*x0+2X1=x0-f1/f2Loop While Abs(X1-x0)>；0.000001Print X1
