偶尔我会看到要求解决非常多的非线性最小二乘问题，所有这些都具有相同的模型，而是不同的数据集。简单的答案是一个循环，或者您可能使用并行计算解决方案。但是，您还可以使用内置于优化工具箱索盘中的功能 - 允许您与块对角线Jacobian矩阵并行解决许多小问题。
例如，假设您被要求估计模型的系数
y = a1 + a2 * exp（a3 * x）
这是使用任何非线性回归工具解决的简单问题。（我推荐我自己的fminspleas，也在文件交换中。）但假设您有10000组数据，因此您需要解决10000套参数？您可以使用循环，但循环并不总是解决问题的最有效方式。
Batchpleas是这个问题的工具。它通常允许吞吐量中的幅度增强顺序，而无需任何并行处理工具箱。例如，当拟合一组10000曲线到数据时，我提供的示例我在附带的演示中显示了13-1的加速，每个曲线都有3个参数来估计。

最新版本现在提供要放置在所有参数上的受限约束。