function min = shtraf %МЕТОД ВНУТРЕННИХ В АББАСОВЕ (Метод штрафных функций machinelearning)
x = 5; y = -0.5;
r = 10;
alfa = 10^-4;
c = 1;
xtrace = [x];
ytrace = [y];
while true
    while true
        c = c + 1;
        dx = M1_Der_x(r, x, y);
        dy = M1_Der_y(r, x, y);
        x_t = x; y_t = y;
        x = x - alfa*dx;
        y = y - alfa*dy;
        xtrace(c) = x;
        ytrace(c) = y;
        if is_in_trust_region(x, y) == 0
            x = x_t; y = y_t;
            alfa = alfa / 2;
        end
        if abs(Res_1(x,y)) <= 10^-2 || abs(Res_2(x,y)) <= 10^-2
            break;
        end
    end
if abs(-r*(1/Res_1(x,y) + 1/Res_2(x,y))) <= 10^-3
    break
end
    r = r / 10;
end
grad_fx = M3_DerF_x(x,y);
grad_fy = M3_DerF_y(x,y);
grad_gx = M3_DerG1_x(x,y);
grad_gy = M3_DerG1_y(x,y);
xt = x; yt = y;
x = x - grad_fx*Res_1(xt, yt)/(grad_fx*grad_gx + grad_fy*grad_gy);
y = y - grad_fy*Res_1(xt, yt)/(grad_fx*grad_gx + grad_fy*grad_gy);

% x = -5:0.1:6;
% y = -5:0.1:6;
% [X, Y] = meshgrid(x, y);
% Z = (conj(X)*(21 - 10i) - conj(Y)*(10 + 21i) + (conj(X) - conj(Y)*1i)^2*(4 - 18i) + (conj(X) - conj(Y)*1i)^3*(10 - 10i) + (17 - 12i))*(X*(21 + 10i) - Y*(10 - 21i) + (X + Y*1i)^2*(4 + 18i) + (X + Y*1i)^3*(10 + 10i) + 17 + 12i);
% [C, h] = contour(X, Y, real(Z));
% clabel(C, h);  % Отображение меток на линиях уровня
% hold on;
% plot(xtrace, ytrace, '-x');
% %Вывод начальной точки на график
% text(xtrace(1) + 0.2, ytrace(1) + 0.5, 'M0');
% %Вывод решения на график
% text(x + 2, y, ...
% strvcat(['x = ' (num2str(x))], ...
%         ['y = ' (num2str(y))], ...
%         ['c = '  (num2str(c))]));

min = [x y];
fval = F(x, y)
end