先定义函数f(x):

import math

def f(x):
    return x - 5 + math.sqrt(4 - x**2)

然后定义f(x)的导数:

def f_derivative(x):
    return 1 + (x / math.sqrt(4 - x**2))

接下来，实现梯度下降算法来找到函数f(x)的最大值。

import random

def gradient_descent(learning_rate, iterations, initial_x):
    x = initial_x
    for i in range(iterations):
        x -= learning_rate * f_derivative(x)
    return x

最后，使用 gradient_descent() 函数来找到 f(x) 的最大值。例如：

max_x = gradient_descent(0.01, 1000, 2)
print("The maximum value of f(x) is:", f(max_x))

输出结果将为 f(x) 的最大值。

注意：梯度下降算法的成本函数必须是凸的，否则不能保证找到全局最优解。