Нелинейный метод наименьших квадратов решает min (∑ || F (xi) - yi 2 ||), где F (xi) является нелинейной функцией, и yi является данными. Смотрите Нелинейный метод наименьших квадратов (Curve Fitting). Для настройки задач смотрите Основанного на решателе Setup Задачи оптимизации.
lsqcurvefit | Решите нелинейный подбор кривых (подбор кривой данных) проблемы в смысле наименьших квадратов |
lsqnonlin | Решите нелинейный метод наименьших квадратов (нелинейный подбор кривой данных) проблемы |
Нелинейный подбор кривой данных
Основной пример, показывающий несколько способов решить соответствующую данным проблему.
Показывает, как решить для минимума функции Розенброка, использующей другие решатели, с или без градиентов.
Пример подбора кривой моделируемой модели.
Нелинейный метод наименьших квадратов с и без якобиана
Пример, показывающий использование аналитических производных в нелинейном методе наименьших квадратов.
Нелинейный Curve Fitting с lsqcurvefit
Пример, показывающий, как сделать нелинейный подбор кривой данных с lsqcurvefit.
Соответствуйте обыкновенному дифференциальному уравнению (ODE)
Пример, показывающий, как соответствовать параметрам ОДУ к данным или подходящим параметрам кривой к решению ОДУ.
Подберите модель к данным с комплексным знаком
Пример, показывающий, как решить проблему нелинейного метода наименьших квадратов, которая имеет данные с комплексным знаком.
Что такое параллельные вычисления в Optimization Toolbox?
Используя несколько процессоров для оптимизации.
Используя параллельные вычисления в Optimization Toolbox
Автоматическая оценка градиента параллельно.
Улучшание производительности с параллельными вычислениями
Факторы для ускорения оптимизации.
Наименьшие квадраты (подбор кривой модели) алгоритмы
Минимизация суммы квадратов в размерностях n только со связанными или линейными ограничениями.
Описывает опции оптимизации.
