lsqnonlin函数用于求解以下述形式表示的非线性最小二乘法拟合问题: 在使用该函数进行最小二乘法拟合时,lsqnonlin函数并不需要用户提供min ||f(x)||(平方和),而是需要用户提供自定义函数fun,用于计算矢量形式表示的f(x): lsqnonlin函数常用语法为: x = lsqnonlin(fun,x0)x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub) 其中fu...
1. 函数句法 x = lsqnonlin(fun,x0) x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub) x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub,options) x = lsqnonlin(problem) [x,resnorm] = lsqnonlin(___) [x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqnonlin(___) [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(___...
x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub)x = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub,options)[x,resnorm] = lsqnonlin(....
lsqnonlin函数采用的是迭代法,a0则是迭代初始值。由于程序的局限性,不可能搜索无穷大的区间,这样一来,初始值的选择就很重要了。如果最优解离所给初始值比较近,迭代求出该最优解的概率就很高;如果初始值提供的不理想,离最优解较远,而matlab对于迭代次数及迭代精度都有个默认的设定,这种情况下很可能没有搜到最优...
第一步:函数定义和输入参数 在Matlab中,我们可以通过以下方式调用lsqnonlin函数: [x, resnorm, residual, exitflag, output, lambda,jacobian] = lsqnonlin(fun,x0,lb,ub,options) 其中,各参数的含义如下: - fun:用户定义的非线性方程组或函数的句柄。该方程组的形式为f = fun(x),其中x表示待优化的变量。
lsqnonlin 用来求解非线性数据拟合问题,给定自变量、因变量,拟合未知参数; 对于这个问题,显示不合适;t1 t2 作为未知参数,没有自变量和 y 去一一对应; 相反,可以把问题视为求解最优化问题: fun = (v - 0)^2 + (s - 0.25)^2 其中,v 和 s 都是 t1 和 t2 的函数; 即,寻找最优的 t1 和 t2,使得 ...
lsqnonlin(fun,X0):最小二乘拟合函数 3.多元线性回归:regress regress虽然名义上只能做线性回归但是可以把x^2等非线性量作为一个额外自变量做计算,因此在一些特殊情况下也可以做非线性拟合。 以matlab自带的数据为样本,示例代码如下:(%后面的是注释) clc;clear; ...
以上就是isqnonlin的调用方法,最后再提醒大家,并不需要把所有的输入输出都写出来,只需要写出自己需要的就行。举个例子(比如只想要x):函数 function h=aabb(x)h(1)=x(2)-x(1)^2;h(2)=1-x(1);命令行 x0=[2,2];[x]=lsqnonlin(@aabb,x0)结果为 1 .000 1.000 以上~...
matlab的lsqnonlin函数主要用于解决非线性最小二乘问题。例如 >> F =@(x)[ 2*x(1) - exp(x(1)); -x(1) - exp(x(2));x(1) - x(2)];>> x = lsqnonlin(F,[1;1])运行结果