梯度下降法matlab程序，需要手动输入参数

梯度下降法matlab程序，需要手动输入参数梯度下降法matlab程序，需要手动输入参数

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%            Developed by Bapi Chatterjee IIT Delhi India               %
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% The script steepest.m optimizes a multivariable function using steepest
% descent method.
% Input:
%       1）Dimensionality of the multivariable function.
%       2）Function in the proper format.
%         Note: Kindly ensure that the function is entered in the proper
%         format readable by MATLAB. This is the only point where the
%         maximum possibility of error is there.
%       3）Initial approximation vector.
%         Note: Kindly ensure that the dimensionalty matches with the
%         dimension of initial approximation vector.
%       4）Error tolerance.
%
% For the theory of steepest decent method see “Practical methods of
% optimization- R. Fletcher Second edition 2003 John Wiley & Sons“ or
% any other good book on unconstrained optimization methods.
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disp（‘Would you like to clear your workspace memory and command screen?‘）;
z=input（‘To do so enter 1 any other number to continue:‘）;
if z==1
    clc;clear
end
choice=input（‘To do a maximization enter 1 for minimization enter 2:‘）;a=2;
while a==2
    if choice~=1&&choice~=2
        disp（‘Wrong input!‘）;a=2;
        choice=input（‘To do a maximization enter 1 for minimization enter 2:‘）;
    else
        a=1;
    end
end
a=2;
mark=0;
flag=0;
count=0;
syms b;
u=[];
warning off all

try
    while a==2
        n=floor（input（‘Enter the dimension of function:‘））;
        if n<1
            disp（‘Kindly enter a positive integer‘）;a=2;
        else
            a=1;
        end
    end
catch
    disp（‘Kindly enter a positive integer‘）;
end
a=2;
for i=1:n
    syms （[‘x‘ num2str（i）]）;
end
while a==2
    try
        f=input（‘Enter the function in terms of variables x_i（i.e. x1x2etc.）:‘）;a=1;
    catch
        disp（‘Kindly recheck the index of variables and format of expression!‘）;a=2;
    end
end
if choice==1
    f=-f;
end
x0=input（‘Enter the initial approximation row vector of variables:‘）;a=2;
while a==2
    if length（x0）~=n
        disp（‘The dimension of initial approximation is incorrect!‘）;a=2;
        x0=input（‘Enter the initial approximation as row vector of variables:‘）;
    else
        a=1;
    end
end
try
    eps=abs（input（‘Enter the error tolerance:‘））;
catch
    disp（‘Kindly enter a real number!‘）;
end
g=f;
try
    for i=1:n
        h（i）=diff（g[‘x‘ num2str（i）]）;
        for j=1:n
            k（ij）=diff（h（i）[‘x‘ num2str（j）]）;
        end
    end
catch
    disp（‘Your optimization problem can not be solved‘）;
    return
end
disp（‘Hessian matrix of the function=‘）
if choice==1
    disp（-k）
elseif choice==2
    disp（k）
end
for i=1:n
    for j=1:n
        if i==j
          

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       8987  2019-06-04 10:45  steep.m

    I..D...         0  2019-06-04 10:50  亲测可用

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                 8987                    2