format?long;
flag=1;
n=2;
X0=[2;2]%設定x初值為（22）

while?flag==1
syms?x1?x2?rr????
%f=100*（x2-x1^2）^2+（1-x1）^2
f=x1^2+2*x2^2-4*x1-2*x1*x2
%f=（x1-1）^4+x2^2
%f=2*x1^2+x2^2-4*x1+2

df（11）=diff（fx1）?????%取函數的梯度（df（11）df（21））
df（21）=diff（fx2）
gg1=gradient（X0df）?????????%將求得的梯度向量值存入gg1中
ex1=sqrt（gg1（11）^2+gg1（21）^2）?%求得梯度下降模值存入變量ex1
ss1=-gg1
k=0????????????????????????%迭代次數

while?1
syms?x1?x2?rr
x1=X0（11）+rr*ss1（11）?????%將x1x2變為一維搜索極小點變量rr的函數
x2=X0（21）+rr*ss1（21）
flamda=eval（f）?????????%求得rr的函數，便于進行一維搜索
rr=partition（flamda）????%用黃金分割法求得精確以為搜索的rr值
X0（11）=eval（x1）????%重新給變量x1x2賦值，以便進行下一次循環；
X0（21）=eval（x2）
x1=X0（11）
x2=X0（21）?
eval（f）
f
gg2=gradient（X0df）?????????%將求得的梯度向量值存入gg2中
ex2=sqrt（gg2（11）^2+gg2（21）^2）?%求得梯度下降模值存入變量ex2
if?ex2<1e-4
????????disp（‘x*=‘）
????????disp（X0）
????????disp（‘函數最優解為：f=‘）
????????disp（eval（f））
????????flag=0;
????????break;
end
if?k????u=ex2^2/（ex1^2）
????ss2=-gg2+u*ss1
????ss1=ss2
????gg1=gg2
????ex1=ex2
????k=k+1
elseif?k==n-1
????break;
end
end
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1216??2010-12-27?23:03??共軛梯度法\conjugategradient.m

?????文件????????118??2010-12-26?13:15??共軛梯度法\gradient.m

?????文件????????914??2010-12-27?23:01??共軛梯度法\partition.m

?????文件???????2338??2010-12-27?23:23??共軛梯度法\共軛梯度法.txt

?????目錄??????????0??2011-06-12?13:45??共軛梯度法

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????4586????????????????????5