PAGE PAGE 1多元函数的极值【实验目的】多元函数偏导数的求法。多元函数自由极值的求法多元函数条件极值的求法.学习掌握MATLAB软件有关的命令。【实验内容】求函数的极值点和极值【实验准备】1．计算多元函数的自由极值对于多元函数的自由极值问题,根据多元函数极值的必要和充分条件,可分为以下几个步骤:步骤1.定义多元函数步骤2.求解正规方程,得到驻点步骤3.对于每一个驻点,求出二阶偏导数步骤4. 对于每一个驻点,计算判别式,如果,则该驻点是极值点,当为极小值, 为极大值;,如果,判别法失效,需进一步判断; 如果,则该驻点不是极值点.2．计

遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学而发展形成，它是处理非线性模型参数估计的一类通用性较强的寻优方法。遗传算法寻求最优解的基本思想是：从代表问题的可能潜在解集的一个种群出发，此种群由基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有特征染色体的实体。染色体作为带有遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因的组合，它决定了个体的形状的外部表现。

针对图像配准中尺度不变特征变换（SIFT）算法解算速率慢的问题，提出了基于非极大值抑制的改进算法。该算法扩大了极值检测区域半径，对SIFT关键点进行筛选，实现了关键点的优化分布。还提出一种自适应确定检测区域半径的方法，来更精确地控制关键点的数目和分布。仿真试验结果表明，该算法能在一系列不同的图像变换下表现出稳定的配准结果，解算速率较标准SIFT算法提升显著。

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matlab实现粒子群算法（PSO） 极值优化的程序代码

在金融时间序列研究中，随着近年来全球金融危机的频繁发生，越来越多的学者开始考虑用极值理论的方法来进行金融风险管理的研究。笔者主要运用广义极值分布来分析我国A股市场，并借助极大似然估计法求解参数；同时考虑改选极值理论关于时间序列的独立性假设条件，建立更加符合实际的平稳时间序列VaR度量模型；最后将该方法运用于沪深300日收益率的风险估计．研究表明：改进后的模型能够更加准确地刻画实际市场的极端波动情况，弥补了传统极值理论低估风险的不足，从而为机构投资者如何以最少保证金来防范金融危机，提供了一个更有利的工具。

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遗传算法求解BP网络输入变量，构造BP神经网络适应度函数f(x)，求解放f(x)极值下的x值。MATLAB代码，可运行！

MATLAB遗传算法(GA) 文件pp.m：一元函数求极值 文件pp1.m：二元函数求极值

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