Matlab中对分法程序的错误

我需要编写对分方法的正确实现，这意味着我必须解决所有可能的用户输入错误。这是我的密码：

    function [x_sol, f_at_x_sol, N_iterations] = bisection(f, xn, xp, eps_f, eps_x)
    % solving f(x)=0 with bisection method
    %   f is the function handle to the desired function,
    %   xn and xp are borders of search,
    %   f(xn)<0 and f(xp)>0 required,
    %   eps_f defines how close f(x) should be to zero,
    %   eps_x defines uncertainty of solution x

    if(f(xp) < 0)
       error('xp must be positive')
    end;
    if(f(xn)>0)
        error('xn must be negative')
    end;
    if (xn >= xp)
        error ('xn must be less than xp')
    end;

    xg=(xp+xn)/2; %initial guess
    fg=f(xg); % initial function evaluation

    N_iterations=1;

    while ( (abs(fg) > eps_f) & (abs(xg-xp) > eps_x) )
        if (fg>0)
            xp=xg;
        else
            xn=xg;
        end
        xg=(xp+xn)/2; %update guess
        fg=f(xg); %update function evaluation

        N_iterations=N_iterations+1;
    end
    x_sol=xg; %solution is ready
    f_at_x_sol=fg;
    if (f_at_x_sol > eps_f)
    error('No convergence')
    end

函数[x_sol，f_at_x_sol，N_迭代]=二等分（f，xn，xp，eps_f，eps_x）
%用二分法求解f（x）=0
%f是所需函数的函数句柄，
%xn和xp是搜索的边界，
%f（xn）0所需，
%eps_f定义了f（x）与零的接近程度，
%eps_x定义了解x的不确定性
如果（f（xp）<0）
错误（'xp必须为正'）
结束；
如果（f（xn）>0）
错误（'xn必须为负'）
结束；
如果（xn>=xp）
错误（'xn必须小于xp'）
结束；
xg=（xp+xn）/2；%初步猜测
fg=f（xg）；%初始功能评估
N_迭代次数=1；
而（（abs（fg）>eps_f）和（abs（xg xp）>eps_x））
如果（fg>0）
xp=xg；
其他的
xn=xg；
结束
xg=（xp+xn）/2；%更新猜测
fg=f（xg）；%更新功能评估
N_迭代=N_迭代+1；
结束
x_sol=xg；%解决方案准备好了
f_at_x_sol=fg；
if（f_at_x_sol>eps_f）
错误（'不收敛'）
结束

这是我在Matlab中尝试测试时收到的错误消息：

    >> bisection(x.^2, 2, -1, 1e-8, 1e-10)
    Attempted to access f(-1); index must be a positive integer or logical.

    Error in bisection (line 9)
    if(f(xp)<0)

>二等分（x.^2,2，-1,1e-8,1e-10）
试图访问f（-1）；索引必须是正整数或逻辑索引。
二等分错误（第9行）
如果（f（xp）如果f是函数句柄，则需要传递函数

bisection(x.^2, 2, -1, 1e-8, 1e-10)

你应该这样做

bisection(@(x)x.^2, 2, -1, 1e-8, 1e-10)

如果f是一个函数句柄，那么您需要传递一个函数

bisection(x.^2, 2, -1, 1e-8, 1e-10)

你应该这样做

bisection(@(x)x.^2, 2, -1, 1e-8, 1e-10)