使用MATLAB的gradobj函数进行梯度计算

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本文介绍如何使用MATLAB的gradobj函数计算梯度，详细讲解其语法、用法，并通过实例展示了如何定义目标函数、设置初始点和选项参数。同时强调了目标函数必须可微以确保gradobj函数的正确应用。

使用MATLAB的gradobj函数进行梯度计算

在MATLAB中，gradobj函数是用于计算梯度的重要函数之一。梯度是多元函数在某一点的变化率或斜率的向量表示。在优化问题中，梯度是求解最优化问题的关键，它指向函数在给定点上达到最大值或最小值的方向。在本文中，我们将详细介绍如何使用MATLAB的gradobj函数来计算梯度，并提供相应的源代码示例。

首先，让我们了解一下gradobj函数的语法和用法。gradobj函数的基本语法如下：

[g, fval] = gradobj(fun, x0)
[g, fval] =
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