function?[]?=?gradient（step?threadhold）
%在這里主要是演示對(duì)z=x^2+y^2的用梯度下降算法
%設(shè)置x和y的初始值%
x?=?100;
y?=?100;
%先計(jì)算前兩個(gè)步驟的值
last_step_result?=?x*x?+?y*y;
x?=?x?-?step*2*x;
y?=?y?-?step*2*y;
this_step_result?=?x^2?+?y^2;

%設(shè)置最大迭代次數(shù)%
max_count?=?1000000000;
index?=?0;
while?（abs（this_step_result?-last_step_result）?>threadhold）?&&?（index???%計(jì)算此時(shí)的結(jié)果%
??current_dx?=?2*x;
??current_dy?=?2*y;
??%計(jì)算新的x和y
??x?=?x?-?step*curre