文件名称:minDefTW
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用显式最速下降法求正定二次函数的极值
function [x,minf]=minDefTW(f,A,x0,var,eps)
目标函数：f
正定矩阵：A
初始点：x0
自变量向量：var
精度：eps
目标函数取最小值时的自变量值：x
目标函数的最小值：minf- Explicit steepest descent method the positive quadratic function of the extreme value function [x, minf] = minDefTW (f, A, x0, var, eps) target function: f positive definite matrix: A Initial Point: x0 argument vector: var Accuracy: eps minimum value of an objective function value of the argument: x minimum target function: minf
function [x,minf]=minDefTW(f,A,x0,var,eps)
目标函数：f
正定矩阵：A
初始点：x0
自变量向量：var
精度：eps
目标函数取最小值时的自变量值：x
目标函数的最小值：minf- Explicit steepest descent method the positive quadratic function of the extreme value function [x, minf] = minDefTW (f, A, x0, var, eps) target function: f positive definite matrix: A Initial Point: x0 argument vector: var Accuracy: eps minimum value of an objective function value of the argument: x minimum target function: minf
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