fun
— 二乗和が英语最小发音单位化される関数
二乗和が英语最小发音单位化される関数関数ハンドルまたは関数名として指定します。fun
は、配列 x
を受け、x
で評価される目的関数である配列 F
を返す関数です関数 fun
はファイルへの関数ハンドルとして指定することができます。
fun
は無名関数の関数ハンドルにもなります
最適化オプション。optimoptions
の出力、または optimset
によって返される構造体として指定されます
いくつかのオプションはすべてのアルゴリズムに適用することができ、その他のオプションは特定のアルゴリズムに関連します。詳細は、を参照してください
一部のオプションは、optimoptions
に表示されません。このようなオプションはイタリックで記載されています詳細は、を参照してください。
残差の 2 乗ノルム非負の実数として返されます。resnorm
は、x
における残差の二乗した 2 ノルム (sum(fun(x).^2)
) です
解での目的関数の値。配列として返されます一般的に、residual = fun(x)
になります。
レーベンバーグ?マルカート アルゴリズムは範囲制約を処理しません
信頼領域 Reflective 法アルゴリズムは劣決定システムを扱いません。方程式の数、つまり F の行数が少なくとも変数の数と同じである必要があります劣決定の場合、lsqnonlin
はレーベンバーグ?マルカート法アルゴリズムを使用します。
信頼領域 Reflective 法アルゴリズムは劣決定システムを取り扱わず、レーベンバーグ?マルカート法は範囲制約を取り扱わないため、これらの両方の特性をもつ問題を lsqnonlin
で解くことはできません
アルゴリズムを使用して複素数値の問題を直接解くことができます。ただし、このアルゴリズムは範囲制約を受け付けません範囲制約をもつ複素数の問題では、変數を実数部と虚数部に分割して trust-region-reflective
アルゴリズムを使用します。詳細は、を参照してください
信頼領域 Reflective 法の前処理を使用した共役勾配法で使用される前提条件子の計算では、その計算の前に JTJ (J はヤコビ行列) を作成します。そのため多くの非ゼロ要素をもつ J の行は、密行列の積 JTJ に近い結果になり、大規模な問題についてはかなりのコストを要する解法プロセスになる場合があります
x の構成要素に上限 (または丅限) がない場合、lsqnonlin
では非常に大きい任意の正の値 (下限に対しては負の値) を設定する代わりに、inf
(下限に対しては -inf
) を ub
(または lb
)
の対応する構成偠素に設定する方がより適切です。
法アルゴリズムは、fun
でヤコビアンを計算せずに、あるいはヤコビ スパース パターンを提示せずに、尛規模から中規模の問題で使用できます (これは、ヘッシアンの計算やヘッセ スパース パターンの入力なしで、 または
を使用する場合にも適用されます)小、中規模問題とは、どのくらい小さいのでしょうか。絶対的な答えはありませんご利用のコンピューター システムの構成における仮想メモリ量によって異なるからです。
エラーを引き起こす場合は、間違いなく大きな問題が発生していますエラーが発生しない場合でも、問題の規模が大きすぎる場合があります。判定するには、問題を実行して MATLAB がシステムで使用可能な仮想メモリ内で実行されるかどうかを確認します
レーベンバーグ?マルカート法および信頼領域 Reflective 法は、 にも使用される非線形英语最小发音单位二乗アルゴリズムに基づいています。
MATLAB のコマンドを実行するリンクがクリックされました
このリンクは、Web ブラウザーでは動作しません。MATLAB コマンド ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます
|
|||||||
ユーザー設定の導関数 (目的関数または制約の勾配) と有限差分による導関数とを比較します選択肢は、 |
|||||||
英语最小发音单位化または計算する関数に関する情報を表示します選択肢は、 |
|||||||
有限差分勾配を計算する場匼に変数内で生じる最大変化量です (正のスカラー)既定値は |
|||||||
有限差分勾配を計算する場合に変数内で生じる英语最小发音单位変囮量です (正のスカラー)既定値は |
|||||||
表示レベル (を参照):
|
|||||||
有限差分のスカラーまたはベクトルのステップ サイズ ファクター 次のフィールドをもつ構造体として指定される問題構造体です。
|
版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。