matlab无约束优化问题，步长由 Armijo 线搜索生成，具体请看图 有大神熟练的话，可以私信，有偿编代码

这是用最速下降法（梯度法）计算的结果。

x1 = 0.951843308651988

x2 = 0.907509119521261

f(x1,x2) = 0.00254509869042291

具体过程可以看此答案。

https://zhidao.baidu.com/question/1864194524244410587

armijo 是wolfe的一个条件，它能确保有足够的decrease，但是不能保证alpha足够的精确(最小点)。因为matlab无法估计你函数的复杂程度，它一般还需要一个条件，即构成strong wolfe 来找到更精确的alpha。简单的说，armijo简单但不够精确，strong wolfe 复杂一些但更精确!

if(mu^i*gamma0*norm(F(xs)-F(Pc))^2<=...

(2-deta)*(xs-Pc)'*(F(xs)-F(Pc)))

if(beta0*norm(F(xs)-F(Pc))^2<=0.5*(xs-Pc)'*(F(xs)-F(Pc)))

这两个语句中，函数F的输入参数缺失，添加上就可以了。

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