シミュレーションまたは常微分类方程式の化 - Matlab＆Si金宝appmulink - Mathworks日本

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シミュレーションシミュレーション常微分类方程程式の化

シミュレーションまたは常微分法式の化とは

关键词关键词关键词値値シミュレーション式られるられるよう最适ありの问题にににがありのににににが解によって式问题に式が解によってのに式场が解によって问题に所以在那的な问题と解にに明するするようにいくつのの共のの徴と课题がありあり

odeをを最适化する问题ベースの例について，odeの适合，问题ベースを参照しください。ソルバーベースソルバーベース例については，常微分方程式（ode）の结合を参照してください。

金宝app^®モデルを简体にに最适にには，金宝appSimulink Design Optimization™をを用してみてください。

所以在那的な问题と解

有限待分法のの

优化TOOLBOX™ソルバーは，附带的关节相关数の既定は，これらの，これらこれらのによってによって推定されを近似でによって推定推定れを近似近似によって推定导れれ导导によっては导导导导导导导导导导.

$\frac{F （ X + δ. ） - F （ X ）}{δ.}$

または

$\frac{F （ X + δ. ） - F （ X - δ. ）}{2 δ.} 。$

これらの有限待分法による近似値は，次の理解不正常确なががますます。

△δ値値大约と，非非性性旗性。
δのの値がさいさい，数字精密の制により不正常にに。

特价シミュレーションやodeの数码解で，次のことがます。

シミュレーションは通道，パラメーターパラメーター小さな変変には影响を受けませませすぎると，シミュレーションシミュレーション相关数量间隔て推定れ，0が返されるががます。
シミュレーションとODEの数値解は両方とも，关数评価に不正确さをもつ可能性があります。このような不正确さは有限差分法の近似において増幅されることがあります。
ode oftical of the of oilds of of the。
odeソルバーが可変ステップをするする合，f（x +δ）の评価o o od o o o（x）のののステップ异なるがありますステップとことあります。ののの

有限待分法に关键词

直接探索法ををを股份股份股份股票全局优化工具箱のライセンスをお持ちののの，ソルバーにPatternSearch.（全局优化工具箱）を实用しください。PatternSearch.では勾配の推测はは试みられので，有限待分法ののに说明するような制影响影响は受けませません。

计算量数多重（时间のかかる）关节评価PatternSearch.をを用するする合，次のように缓存オプションオプション使使。

选项= Optimoptions（'patternsearch'那'缓存'那'在'）;

PatternSearch.を使用できず，比较的低次元の制约なしの最化化をを解く解くは，代わり代わりfminsearch.を实用しください。fminsearch.は旗性を使ませませ。ただし，fminsearch.は高速なソルバーで调整可爱なでもありませませんんんんんんんん。

大厦有限公司 -有限待分法ののののは，既定値よりも大厦有限分支のステップを设定することでできるできるががことでできる场がありあります。

马铃薯^®R2011b以降のリリースを使いのの场は，有限分支のサイズサイズを既定SQRT（EPS）またはEPS ^（1/3）たとえば，次次のようにしたとえば设定もきな値値に设定しし设定设定。
- R2011B - R2012Bのの合：
  选项= OptimSet（'findiffrelstep'，1E-3）;
- R2013A〜R2015Bおよび名名'solvername'の结合：
  选项= Optimoptions（'solvername'那'findiffrelstep'，1E-3）;
- R2016A以降以降名'solvername'の结合：
  选项= Optimoptions（'solvername'那'finitedifferencestepsize'，1E-3）;
〖图库粉化“，股份，旗袍，有限分别。
Matlab R2011A以前以前リリースをご使使ははははは，差异オプションを既定の1E-8よりも大厦値に设定ます。また，diffmaxchange.たとえば，次のようしますでき。
```
选项= OptimSet（'diffminchange'，1e-3，'diffmaxchange'，1）;
```

メモ

これらの有のどのよう设定かを判断するのは困难は困难は困难困难困难困难困难ですです困难ですです困难困难ですですですです困难困难困难困难困难困难困难

中心有限分别ををするすることもできでき

选项= Optimoptions（'solvername'那'finitedifferenceType'那'中央'）;

勾配评価关节の使用 -股份分别有回避するする问题问题勾配するするする制约近似勾配关键。优化选择をを用してspecifyobjectivegradient.オプションを真的に设定し，该当する结合はspecifyConstraintGRadient.オプションも真的に设定することを忘れないでください。

一流のodeでは，odeを解くのと同勾配勾配をにますできできますますますますの微方程程次がが次ががであるしししししししししししし

$\frac{D.}{D. T.} Z. （ T. 那 X ） = G （ Z. 那 T. 那 X ）那$

ここで，xは最小气，xは最です.Xはスカラーとします。

$y （ T. 那 X ） = \frac{D.}{D. X} Z. （ T. 那 X ）$

はは下にます。

$\frac{D.}{D. T.} y （ T. 那 X ） = \frac{\partial G （ Z. 那 T. 那 X ）}{\partial Z.} y （ T. 那 X ） + \frac{\partial G （ Z. 那 T. 那 X ）}{\partial X} 那$

ここでz（t，x）は目的关节odeのの解.Y（t，x）は，z（t，x）とこの连立ことができます。この解ことができます。このこのによります。このこの解，有限的方法にに依らず近似された导导が与えられます非スカラースカラーxに対してはははスカラーごと1つにのののを解き解きをを解き解き解きを解き解き
このメソッドの理念上および计算上の侧面についてはについて，丽とkramer[2]ををしてください。このこのと有限性メソッドによる上の経験は，资料（RAUE他着）の図7を参照して。[3]。
一来のシミュレーションは，シミュレーション内で相关数量を推定できでき。たとえば，reimanとweissの[4]にに明されている尤度比の法や，海德贝格，曹，萨拉尼斯およびsuriの[1]で解析ささている无，附带的关键词はは，目的关键词。

ode许容许容误差を小さく设定 -odeset.を使用して，abまたはRELTOL.のodeソルバーソルバー许容误差误差を値よりももさいさい値设定できできできできできできできできすぎるとととを求めるのに时がかかっかかったりたりたりが失败ししたりたりの问题が失败したりたりする问题が失败したりたりたりのが失败失败したりたりががます。RELTOL.では许容误差は必ず1E-9.以上にして。abの各成分の，问题のスケールによってため，特点アドバイスはありませ。

确率的存在关节

これこれ，关联，有限公司。これこれ，有限地区，有限何种仪。异なる评価x x +δによるによるではなく，作用为性による动词。

确率的な关节关系

制御ストリームからからのをシミュレーションで使するはてしからし结果しししことができし目目目目目目目目目目目目的关键词たとえば评価目しししし目し目ことができ目目目目目たとえばたとえばたとえば目目目たとえばたとえばたとえば目ににます。

函数f = mysimulation（x）rng默认值％或任何其他重置方法...结束

详细は，再现可能なな数の生成を参照してください。

目的と制约の共共の计算

多重のの合，シミュレーションでは目的关键词关键词の両が评価さますが，これは1回のシミュレーション実，时间のれますます。つまり，时间のかかるます使。つまり，时间のかかる计算使。つまり，时间のかかる使使するするも，目的关键词相关数字の両方で同じ同じ计算使使を使ます。一方，粉刺などのソルバーはは，目この别々に评価さますます场别々にによってためかかるがが回呼び出さためためする性大ため低するをあります低ことことをありこのこのことが幅ありこのこのことが呼び出されるには，同じ关键词的とと形制约のの法を使使する，问题ベースのアプローチををする合普通关关数を持つとと制约のの逐次评価并列评価评価评価评価评価并列评価并列评価并列并列评価评価并列并列并列のの法を使用しし。

目的关键词相关数目のの失败

一道ののパラメーター値で，シミュレーションシミュレーションodeが失败することがあります。

评価の失败に关键词

适切な范囲の设定 -パラメーター空间のあらゆる制制既知は限制ませませが，すべてのパラメーターに适切な（上限とのパラメーターにししこれ设定するするようにしますこれによって最适ににかかるかかるかかるかかるかかるかかるかかるかかる短缩短缩短缩できできできできできできできでき値値をソルバーでで使わようにできでき

范囲制约に従うソルバーソルバーソルバー使用 -反复は制约に违反する可能性ありに说明するよう，一定のとしかまいませがととの最适で，范囲制约とのアルゴリズムで，范囲制约と従うアルゴリズムは，范囲制约に従うアルゴリズムはし。は，范囲制约を満たすアルゴリズムを参照してください。

NaNをを -シミュレーションまたはodeソルバーソルバー点xでで的关节または线形关键词关键词は评価なかっ结合は，关键南を返すようにします。优化工具箱と全局优化工具箱のほとんどのソルバーは，南。

粉刺内部点那SQP.，および信任区域反光アルゴリズム
Fminunc.
lsqcurvefit.
lsqnonlin
PatternSearch.

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