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t= -100:0.001:100; % 初值： 增量： 终 值
syms x;
y = x/(x * x + 1);
f = inline(y); % 内联函数
max = max(f(t))
min = min(f(t))
这里有必要介绍下内联函数，c++也有，应该说好多编程语言都有。
在matlab命令窗口、程序或函数中创建局部函数时，可用inline。优点是不必将其储存为一个单独文件。
在运用中有几点限制：不能调用另一个inline函数，只能由一个matlab表达式组成，并且只能返回一个变量—显然不允许[u,v]这种形式。
因而，任何要求逻辑运算或乘法运算以求得最终结果的场合，都不能应用inline。
除了这些限制，在许多情况下使用该函数非常方便。
Inline函数的一般形式为：
FunctionName=inline(‘任何有效的matlab表达式’, ‘p1’,’p2’ ,….) ,其中‘p1’,’p2’ ,…是出现在表达式中的所有变量的名字。
如：（求解F(x)=x^2*cos(a*x)-b ,a,b是标量；x是向量 ）
在命令窗口输入:
Fofx=inline('x .^2*cos(a*x)-b' , 'x', 'a', 'b');
g= Fofx([pi/3 pi/3.5],4,1)
系统输出为：g=-1.5483 -1.7259
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feval函数的最通常的应用是以下形式：
feval（'functionname', parameter)
举个简单的例子：
比如要计算sin(2),当然可以直接用命令
y=sin(2);
利用feval，还可以这样来做：
y＝feval（'sin',2);
另外这里的函数名字还可以是一个函数句柄，即h=@sin;
y=feval（h,2);
或者，直接写成
y=feval（@sin,2);
比如说y=x^3+x^2+1，怎样用matlab来算它的极值和最大值？
syms x y
>> y=x^3+x^2+1
>> diff(y) %求导
ans =
3*x^2 + 2*x
>> solve(ans)
ans =
-2/3
0
极值有两点。
>> f=@(x)(-x^3-x^2-1)
f =
@(x)(-x^3-x^2-1)
>> x=fminunc(f,-3,3) % 在-3，3范围内找
Warning: Gradient must be provided for trust-region method;
using line-search method instead.
> In fminunc at 354
Optimization terminated: relative infinity-norm of gradient less than options.TolFun.
x =
-0.6667
>> f(x)
ans =
-1.1481
在规定范围内的最大值是1.1481
由于函数的局限性，求出的极值可能是局部最小（大）值。
求全局最值要用遗传算法。
注：此处@的用法
函数句柄
匿名函数
这是函数句柄的一种高级用法, 这样产生的函数句柄变量不指向特定的函数, 而是一个函数表达式. 其语法:
变量名=@(输入参数列表)运算表达式
例如, 前面那个计算变量平方的函数可以简单地写为这个匿名函数:
mysqr1=@(x)x.*x
之后, 执行mysqr1(变量名), 即可计算该变量的平方, 注意, mysqr1属性是函数句柄变量, 而不是这个表达式; 还有要注意这个表达式不需要用单引号括起来
注：fminunc 用法，找不到百度，就写英文的了
fminunc finds a local minimum of a function of several variables.
X = fminunc(FUN,X0) starts at X0 and attempts to find a local minimizer
X of the function FUN. FUN accepts input X and returns a scalar
function value F evaluated at X. X0 can be a scalar, vector or matrix.
列如
f=5+1350*(1-x)^(2.9)+1350*x^3*((1-y)^(2.9)-(1-x)^(2.9))+135*y^3*(1-10*(1-y^(2.9)));
其中0.8<x<1,0.6<y<0.8
matlab程序
f = @(x) -5-1350*(1-x(1))^(2.9)-1350*x(1)^3*((1-x(2))^(2.9)-(1-x(1))^(2.9))-135*x(2)^3*(1-10*(1-x(2)^(2.9)))
lb = [0.8; 0.6]; % x y的下限
ub = [1; 0.8] ; % x y的上限
x0 = [0.5;0.6]; % Starting guess at the solution
[x1,fval1] = fmincon(f,x0,[],[],[],[],lb,ub);
xmax2 = x1(1) % 极值点x的值
ymax2 = x1(2) % 极值点y的值
zmax2 = -fval1 % Z的最大值
结果为
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