梯度法是一种优化算法,常用于寻找函数的最小值。在MATLAB中实现梯度法通常包括以下几个步骤:定义目标函数、计算梯度、初始化参数、进行迭代更新,以及验证结果。以下是一个详细的梯度法MATLAB程序示例: 1. 定义目标函数及其梯度 首先,我们需要定义一个目标函数,并计算其梯度。这里以二次函数为例: matlab function f ...
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: function f = objfun(n,x) f = 0; for i = 1:n item = (-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 ...
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...
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 ...
【MATLAB与机械设计】多维优化之梯度法(最速下降法) 1,基本思路 梯度法也称最速下降法。目标函数的梯度方向函数值上升最快,负梯度方向 是函数值下降最快的方向。因此以负梯度方向作为探索方向,来求目标函数的极小值。 2,迭代公式 3,步长的选择 a,任意选取只需要满足步长...
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,...
梯度下降法是一个最优化算法,可以用来求一个函数的最小值,最大值等,也常用于人工神经网络中更新各个感知器之间的权值,求出cost function的最小值等,应用广泛。 其原理简单,就求函数的最小值这个应用而言,大致说来就是先求出该函数梯度,大家都知道梯度是一个函数在该点的最快上升率,那么求个相反数就是最快下...
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...
共轭梯度法函数 function [x,val,k]=frcg(fun,gfun,x0) %功能:用FR共辄梯度法求解无约束问题:min f(x) %输入:x0是初始点,fun,gfun分别是目标函数和梯度 %输出:x,val分别是近似最优点和最优值,k是迭代次数. maxk=5000; %最大迭代次数
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...