[X1,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT]=FMINUNC(@ch72fun,X0,opt2)
%DFP,混合二三次插值
opt3=optimset(opt1,'HessUpdate','dfp');
[X1,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT]=FMINUNC(@ch72fun,X0,opt3)
%DFP,三次插值
opt4=optimset(opt3,'LineSearchType','cubicpoly');
[X1,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT]=FMINUNC(@ch72fun,X0,opt4)
%最速下降,混合二三次插值
opt5=optimset(opt1,'HessUpdate','steepdesc');
[X1,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT]=FMINUNC(@ch72fun,X0,opt5)
【MATLAB 运行结果】：
结果为：
（ 0.50000349867429
-1.00000872058446）
（ 0.50000550257798
-1.00000588930458）
（ 0.50005027832388
-0.99990715185660）
（ 0.50000001176327
-1.00000037427431）
（ 0.49992419845803
-0.99988138702904）
所以可以得到本题的解析解：x=(0.5,-1)，f=0。
【结果分析】：
观察上面的运算结果可以看出：BFGS 和混合二三次插值
（Matlab 默认值）的性能是最好的，其精度较高，迭代次数
少；DFP 和三次插值的精度最高，但是其迭代次数相对较多。
DFP 和混合二三次插值的迭代次数最少，但是其精度是最低
的。另外最速下降法也能得出结果，而不是像 Rosenbrock
函数那样不收敛。
