Lambda算法是一种用于解决函数优化问题的迭代算法。它结合了线性搜索和牛顿法的优点，能够有效地求解非线性优化问题。在本文中，我们将介绍Lambda算法的原理，并用MATLAB实现一个简单的示例。
Lambda算法原理
Lambda算法是一种迭代算法，用于求解非线性优化问题的最小值。它通过不断地更新参数来逼近最优解。算法的核心思想是在每次迭代中通过线性搜索来确定一个合适的步长，并利用牛顿法来更新参数。
Lambda算法的迭代步骤如下：
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初始化参数：设定初始参数向量x(0)和收敛精度ε。
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计算梯度和海森矩阵：计算当前参数向量x(k)处的梯度g(k)和海森矩阵H(k)。
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线性搜索：通过线性搜索确定一个合适的步长λ(k)。
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参数更新：使用牛顿法更新参数向量，得到新的参数向量x(k+1) = x(k) - λ(k) * H(k)^(-1) * g(k)。
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终止条件：判断当前参数向量的变化是否小于收敛精度ε，如果是，则停止迭代；否则，返回步骤2。
MATLAB实现
下面是一个用MATLAB实现Lambda算法的简单示例，以求解一个二次函数的最小值为例：
function lambdaAlgorithm()
