验证以下函数的最小值:f(x) = a + b*x + c*x^2 + d*x^3 + e*x^4,其中a、b、c、d、e为实数系数。

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本文介绍如何利用R语言的'optimx'包寻找函数f(x) = a + bx + cx^2 + dx^3 + ex^4的最小值。首先安装并加载'optimx'包,然后定义函数f(x),接着使用Nelder-Mead方法计算最小值,最终输出最小值及对应的x值。注意,不同问题可能需要选择不同的优化算法或调整参数。

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验证以下函数的最小值:f(x) = a + bx + cx^2 + dx^3 + ex^4,其中a、b、c、d、e为实数系数。

要求:使用R语言编写代码,计算函数f(x)的最小值,并给出相应的代码解释。

首先,我们需要安装并加载R的优化包"optimx",该包提供了许多优化算法,包括寻找函数最小值的方法。

安装包的命令如下:

install.packages("optimx")

加载包的命令如下:

library(optimx)

接下来,我们定义函数f(x):

f <- function(x, a, b, c, d, e) {
  return(a + b*x + c*x^2 + d*x^3 + e*x^4)
}

然后,我们使用优化函数进行最小值的计算。在这里,我们使用Nelder-Mead方法,该方法适用于无约束优化问题。

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