主要内容
非线性最小二乘(曲线拟合)
串联或并行地解决非线性最小二乘(曲线拟合)问题
在开始解决优化问题之前，必须选择适当的方法:基于问题的方法或基于求解器的方法。有关详细信息,请参见首先选择基于问题或基于解决者的方法．
非线性最小二乘求解min(∑||)F（x我） -y我||2),F（x我)为非线性函数和y我是数据。看到非线性最小二乘(曲线拟合)．
对于基于问题的方法，创建问题变量，然后用这些符号变量表示目标函数和约束。关于要采取的基于问题的步骤，请参见具体问题具体分析优化工作流程．为了解决由此产生的问题，使用解决．
关于需要采取的基于求解器的步骤，包括定义目标函数和约束，以及选择合适的求解器，请参见基于求解器的优化问题设置．为了解决由此产生的问题，使用lsqcurvefit或lsqnonlin．
功能
住编辑任务
| 优化 | 在实时编辑器中优化或求解方程 |
主题
基于问题的非线性最小二乘
使用基于问题的方法的非线性最小二乘的基本例子。
用不同的求解器和线性参数的不同方法求解最小二乘拟合问题。
用基于问题的最小二乘法在ODE上拟合参数。
基于问题的最小二乘语法规则。
基于求解器的非线性最小二乘
基本的例子显示了几种解决数据拟合问题的方法。
演示如何解决罗森布罗克函数的最小值使用不同的求解器，有或没有梯度。
拟合一个模拟模型的例子。
在非线性最小二乘法中使用解析导数的例子。
演示如何使用lsqcurvefit进行非线性数据拟合的示例。
演示如何将ODE的参数拟合到数据，或将曲线的参数拟合到ODE的解。
例子说明如何解决一个非线性最小二乘问题，有复值数据。
代码生成
生成非线性最小二乘C代码的先决条件。
非线性最小二乘的代码生成示例。
探索在生成的代码中处理实时需求的技术。
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