THMMY's "Optimization Techniques" course assignments.
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29 Zeilen
923 B

  1. % Given environment
  2. clear;
  3. % Setup the function under test
  4. syms x y;
  5. fexpr = x^5 * exp(-x^2 - y^2);
  6. title_fun = "$f(x,y) = x^5 \cdot e^{-x^2 - y^2}$";
  7. % Calculate the gradient and Hessian
  8. grad_fexpr = gradient(fexpr, [x, y]); % Gradient of f
  9. hessian_fexpr = hessian(fexpr, [x, y]); % Hessian of f
  10. % Convert symbolic expressions to MATLAB functions
  11. fun = matlabFunction(fexpr, 'Vars', [x, y]); % Function
  12. grad_fun = matlabFunction(grad_fexpr, 'Vars', [x, y]); % Gradient
  13. hessian_fun = matlabFunction(hessian_fexpr, 'Vars', [x, y]); % Hessian
  14. % Amijo globals
  15. global amijo_beta; % Step reduction factor in [0.1, 0.5] (typical range: [0.1, 0.8])
  16. global amijo_sigma; % Sufficient decrease constant in [1e-5, 0.1] (typical range: [0.01, 0.3])
  17. %fixed step size globals
  18. global gamma_fixed_step
  19. global image_width,
  20. global image_height;
  21. image_width = 960;
  22. image_height = 640;