Линейный метод наименьших квадратов

Решите задачи линейного метода наименьших квадратов с границами или линейными ограничениями

Прежде чем вы начнете решать задачу оптимизации, необходимо выбрать соответствующий подход: основанный на проблеме или основанный на решателе. Для получения дополнительной информации смотрите, Сначала Выбирают Problem-Based or Solver-Based Approach.

Линейный метод наименьших квадратов решает min || C *x - d ||2, возможно с границами или линейными ограничениями.

Для подхода, основанного на проблеме создайте переменные задачи, и затем представляйте целевую функцию и ограничения в терминах этих символьных переменных. Для основанных на проблеме шагов, чтобы взять, смотрите Основанный на проблеме Рабочий процесс Оптимизации. Чтобы решить получившуюся задачу, использовать solve.

Для основанных на решателе шагов, чтобы взять, включая определение целевой функции и ограничений и выбора соответствующего решателя, смотрите Настройку Задачи Оптимизации на Основе Решателя. Чтобы решить получившуюся задачу, использовать lsqlin или для неотрицательной задачи для метода наименьших квадратов можно также использовать lsqnonneg.

Функции

развернуть все

evaluateВыполните выражение оптимизации
infeasibilityНарушение ограничений в точке
optimproblemСоздайте задачу оптимизации
optimvarСоздайте переменные оптимизации
solveРешите проблема уравнения или задача оптимизации
lsqlinРешение задач минимума среднего квадрата с линейными ограничениями
lsqnonnegРешает неотрицательную линейную задачу методом наименьших квадратов
mldivide, \Решите системы линейных уравнений Ax = B для x
optimwarmstartСоздайте объект горячего запуска

Задачи Live Editor

OptimizeОптимизируйте или решите уравнения в Live Editor

Темы

Основанный на проблеме линейный метод наименьших квадратов

Кратчайшее расстояние до плоскости

Показывает, как решить задачу линейного метода наименьших квадратов с помощью подхода, основанного на проблеме.

Неотрицательная линейная задача для метода наименьших квадратов, основанная на проблеме

Показывает, как решить неотрицательную линейную задачу методом наименьших квадратов с помощью подхода, основанного на проблеме и нескольких решателей.

Крупномасштабный ограниченный линейный метод наименьших квадратов, основанный на проблеме

Решает оптическую deblurring задачу с помощью подхода, основанного на проблеме.

Запишите целевую функцию для основанных на проблеме наименьших квадратов

Синтаксические правила для основанных на проблеме наименьших квадратов.

Основанный на решателе линейный метод наименьших квадратов

Оптимизируйте Live Editor Тэска с lsqlin Решателем

Пример, показывающий Оптимизировать задачу Live Editor и линейный метод наименьших квадратов.

Неотрицательная линейная задача для метода наименьших квадратов, основанная на решателе

В этом примере показано, как использовать несколько алгоритмов, чтобы решить задачу линейного метода наименьших квадратов со связанным ограничением, что решение является неотрицательным.

Функция умножения якобиана с линейным методом наименьших квадратов

Пример, показывающий, как сохранить память в большой структурированной проблеме линейного метода наименьших квадратов.

Лучшие практики горячего запуска

Описывает, как лучше всего использовать горячий запуск для ускорения повторных решений.

Крупномасштабный ограниченный линейный метод наименьших квадратов, основанный на решателе

Решает оптическую deblurring задачу с помощью основанного на решателе подхода.

Генерация кода

Генерация кода в линейном методе наименьших квадратов: Фон

Необходимые условия, чтобы сгенерировать код С для линейного метода наименьших квадратов.

Сгенерируйте Код для lsqlin

Пример генерации кода для линейного метода наименьших квадратов.

Генерация кода оптимизации для приложений реального времени

Исследуйте методы для обработки требований в реальном времени в сгенерированном коде.

Основанные на проблеме алгоритмы

Запишите целевую функцию для основанных на проблеме наименьших квадратов

Синтаксические правила для основанных на проблеме наименьших квадратов.

Основанные на проблеме алгоритмы оптимизации

Узнать, как оптимизационные функции и объекты решают задачи оптимизации.

Поддерживаемые операции для переменных и выражений оптимизации

Исследуйте поддерживаемые математические и индексирующие операции для переменных и выражений оптимизации.

Алгоритмы и опции

Наименьшие квадраты (подбор кривой модели) алгоритмы

Минимизация суммы квадратов в размерностях n только со связанными или линейными ограничениями.

Ссылка опций оптимизации

Исследуйте опции оптимизации.