一. 梯度法就是从初始点不断在梯度方向上进行一维搜索,直到收敛 先定义目标函数: functionf=objfun(n,x)f=0;fori=1:nitem=(-x(i)+x(i+1)+x(i+2))^2+(x(i)-x(i+1)+x(i+2))^2+(x(i)+x(i+1)-x(i+2))^2;f=f+item;end 然后寻找梯度方向:这里提供两种方法 1.符号变量的方法: ...
matlab梯度法 在MATLAB中,可以使用梯度法来最小化或最大化一个函数。梯度法是一种迭代优化算法,通过迭代调整参数值以逐步逼近目标函数的极小值或极大值。 首先,需要定义一个目标函数。例如,假设我们要最小化一个函数f(x) = x^2,在MATLAB中可以定义如下: ```matlab function y = f(x) y = x^2; end ...
一、数学形式及其Matlab实现 1. Logistic Regression 损失函数及其梯度的数学表示: 损失函数及其梯度的 Matlab 实现: 2. 损失函数的 Hessian 矩阵的数学表示: 3. 回溯法的数学形式: 4. 精确牛顿法(Exact Newton)与非精确牛顿法(Inexact Newton)的区别: 二、第1题: 结果: 代码: 三、第2题: 第...
梯度法matlab程序 下面是一个使用 MATLAB 实现梯度法的简单示例程序: ``` function [x, iter] = gradientDescent(func, x0, alpha, tolerance, maxIterations) % 初始化变量 x = x0; iter = 0; % 迭代计算 while iter < maxIterations && norm(func(x)) > tolerance % 计算梯度 g = gradient(func,...
matlab 实现梯度下降法（GradientDescent ）的⼀个例⼦ 在此记录使⽤matlab 作梯度下降法(GD)求函数极值的⼀个例⼦： 问题设定： 1. 我们有⼀个n 个数据点，每个数据点是⼀个d 维的向量，向量组成⼀个data 矩阵X ∈R n ×d ，这是我们的输⼊特征矩阵。 2. 我们有⼀个响应的...
matlab实验梯度法实验报告 实验名称:梯度法 院(系):机电学院 专业班级:机械制造及其自动化 姓名: 学号: 2013年5月13日 实验一:梯度法实验日期:2013年5月13日 一、实验目的 了解MATLAB的基本运用 了解MATLB在优化中的使用 二、实验原理 优化设计的目标是使函数值f(x)最小,函数在某点的梯度方向是函数在该点...
本文提出了一种基于拉普拉斯梯度法的L1范数最小化算法,该算法可以有效地解决图像去噪、图像复原和图像分割等问题。该算法的核心思想是利用拉普拉斯梯度算子来计算图像的梯度信息,然后利用L1范数正则化项来惩罚梯度值较大的像素,从而达到图像去噪和复原的目的。
Rosenbrock函数的实现代码如下：首先进行初始化：clc,clear all format long g x0=[0;0]; fun=@func; gfun=@gfunc; [x,val,k]=grad(fun,gfun,x0) %最速下降法（梯度法）目标函数定义：function f=func(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(1-x(1))^2; end 梯度函数定义：function ...
matlab 梯度法(最速下降法) norm(A,p) 当A是向量时 norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞. norm(A) Returns norm(A,) norm(A,inf) Returns max(abs(A)). norm(A,-inf) Returns min(abs(A)).
本文探讨最优化理论与算法中的梯度法与共轭梯度法，并通过Matlab程序实现解决实际问题。解决优化问题通常涉及寻找目标函数的最小值或最大值。梯度法是一种常见方法，其核心思想是从初始点沿梯度方向进行一维搜索，直至收敛。梯度法的实现包括以下步骤：首先定义目标函数。然后，找到梯度方向。这里提供两种方法：...