1.每日总结12.每日总结23.每日总结34.每日总结45.每日总结56.每日总结67.每日总结78.每日总结89.每日总结910.每日总结1011.每日总结1112.每日总结1213.每日总结1314.每日总结1415.每日总结1516.每日总结1617.每日总结1718.每日总结1819.每日总结1920.每日总结2021.每日总结2122.每日总结2223.每日总结2324.每日总结2425.每日总结2526.每日总结2627.每日总结2728.每日总结2829.每日总结2930.每日总结3031.每日总结3232.每日总结3133.每日总结3334.每日总结3435.每日总结3536.每日总结4137.每日总结4238.每日总结4439.每日总结4640.每日总结4741.构建之法读后感0242.构建之法读后感0343.梦断代码读后感0144.梦断代码读后感0245.梦断代码读后感0346.构建之法读后感0147.每日总结3948.每日总结4049.每日总结4550.每日总结4851.每日总结4952.每日总结5053.每日总结5154.每日总结5255.每日总结5356.每日总结5457.每日总结5558.每日总结5659.每日总结57
60.每日总结58
61.每日总结6062.每日总结6163.每日总结64（事后诸葛亮会议）64.每日总结63（关于课程个人总结）65.第一阶段冲刺个人分工66.每日总结62今天学习了共轭梯度法 代码如下
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 | function [x_min, f_min] = FR_conjugate_gradient() % 初始点 x = [2; 2; 2; 2]; % 初始梯度 g = gradient(x); % FR共轭方向 d = -g; % 终止准则参数 epsilon = 1e-6; % Armijo条件参数 rho = 0.5; c = 0.1; % 最大迭代次数 max_iter = 1000; % FR共轭梯度法迭代 for iter = 1:max_iter % 非精确搜索 alpha = 1; while f(x + alpha * d) > f(x) + c * alpha * g' * d alpha = rho * alpha; end % 更新x x = x + alpha * d; % 更新梯度 g_old = g; g = gradient(x); % 终止条件 if norm(g) < epsilon break; end % 更新FR共轭方向 beta = (g' * g) / (g_old' * g_old); d = -g + beta * d; end % 返回最优解和最优值 x_min = x; f_min = f(x);end% 目标函数function val = f(x) val = (x(1) + 10*x(2))^2 + 5*(x(3) - x(4))^2 + (x(2) - 2*x(3))^4 + 10*(x(1) - x(4))^4;end% 梯度函数function grad = gradient(x) grad = [ 2*(x(1) + 10*x(2)) + 40*(x(1) - x(4))^3; 20*(x(1) + 10*x(2)) + 4*(x(2) - 2*x(3))^3; 10*(x(3) - x(4)) - 8*(x(2) - 2*x(3))^3; -10*(x(3) - x(4)) - 40*(x(1) - x(4))^3 ];end |
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