正定二次函数的共轭梯度法matlab实现

正定二次函数的共轭梯度法matlab实现

1、算法过程

2、matlab实现

function [X,min_f]=minGRAD(fx,var,x0)
%%%输入目标函数（正定二次函数）fx,变量var,初始点x0;
%%%采用共轭梯度法计算目标函数的极小值；
%%%输出极小值点X，极小值min_f.
j=jacobian(fx,var); 
G=double(jacobian(j,var));
g0=(double(subs(j,var,x0)))';
d=-g0;
x0=x0';
k=0;
eps=10^(-5);
judge=1;
while judge==1
    if  norm(g0,2)<eps
        break
    end
    lamda=g0'*g0/((d'*G)*d);
    x1=x0+lamda*d;
    g1=(double(subs(j,var,x1')))';
    beta=g1'*g1/(g0'*g0);
    d=-g1+beta*d;
    x0=x1;
    g0=g1;
    k=k+1;
end
X=double(x0);
min_f=double(subs(fx,var,x0'));

3、实例检验

标签：g0,fx,正定,matlab,var,x0,%%%,共轭
来源： https://blog.csdn.net/m0_46498899/article/details/110293367