问题ベースの最小二二乘の的关键词
�かつ最も效率的なソルバーを取得できます。たとえば,
t = randn(10,1);举例的%数据x = Optimvar('X'10);obj = sum((x - t)。^ 2);%明确的平方和prob = OptimProblem(“客观的”,obj);%检查以查看默认求解器选择= Optimoptions(prob)
opts = lsqlin选项:...
また、目的関数を 2 乗ノルムとして記述します。
obj2 = norm(x-t)^ 2;prob2 = OptimProblem(“客观的”,obj2);%检查以查看默认求解器opts = Optimoptions(prob2)
opts = lsqlin选项:...
これに対し、目的を数学的に等価な式として表すと、ソフトウェアはその問題を一般的な二次問題として解釈します。
obj3 =(x - t)'*(x - t);%相同的正方和,%但没有被解释为广场的总和prob3 = OptimProblem(“客观的”,obj3);%检查以查看默认求解器选择= Optimoptions(prob3)
opts = quadprog选项:...
同様に,非in形最小二二をの二乘または最适式の明显的な和として记述します。
t = linspace(0.5);举例的%数据a = Optimvar('一种');r = Optimvar('r');expr = a * exp(r * t);YDATA = 3 * EXP(-2 * T)+ 0.1 * RANDN(尺寸(t));obj4 = sum((expr - ydata)。^ 2);%明确的平方和prob4 = OptimProblem(“客观的”,obj4);%检查以查看默认求解器opts = Optimoptions(prob4)
opts = lsqnonlin选项:...
また、目的関数を 2 乗ノルムとして記述します。
obj5 = norm(expr - ydata)^ 2;%norm squared.prob5 = OptimProblem(“客观的”,obj5);%检查以查看默认求解器opts = Optimoptions(prob5)
opts = lsqnonlin选项:...
ソフトウェアが最小二乘问题解釈する最も一般的なは,ノルムの二乘または次の形式式rN.の和です。
E.N.は任意の式です。多重のの合,eN.は
。^ 2
をを用して项にに2乘する必要があり。一种N.はスカラー数码です。
K.jは正のスカラー数码です。
各式r.N.たとえば,多重次のではなく,スカラーとして评価しなければませ。たとえば,
x = Optimvar('X',10,3,4);y = Optimvar('是',10,2);t = randn(10,3,4);例如,%数据u = randn(10,2);例如,%数据a = randn;% 系数K = ABS(Randn(5,1));%正系数%明确的正方和:R1 = A + k(1)*和(k(2)*和(k(3)*和((x - t)。^ 2,3))));r2 = k(4)*总和(k(5)*和((y - u)。^ 2,2));R3 = 1 + cos(x(1))^ 2;prob = OptimProblem('客观的',R1 + R2 + R3);选项= Optimoptions(prob)
选项= lsqnonlin选项:...