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最適化

単一変数関数および多変数関数の最小値、非負最小二乗、非線形関数の根

オプティマイザーは、非線形の目的関数の最小値の位置を見つけます。fminbnd を使用して、有限範囲における 1 変数関数の最小値を見つけることができます。また、fminsearch を使用して、非有限領域での多変数関数の最小値を見つけることができます。負を最小化することによって関数を最大化します。

線形最小二乗問題の非負の解を求めるには、lsqnonneg を使用します。

方程式ソルバー fzero は、非線形スカラー関数の実根を求めます。

最適化の出力やその他の要素を制御するには、optimset を使用してオプションを設定します。

[最適化] ライブエディター タスクのビジュアル インターフェイスを使用して、問題を解き、オプションを設定します。

関数

すべて展開する

fminbnd固定区間上で 1 変数からなる関数の最小値を見つける
fminsearch導関数を使用しない方法で制約なし多変数関数の最小値を見つける
lsqnonneg非負の線形最小二乗問題を解く
fzero非線形関数の根
optimget最適化 options 値
optimset最適化オプション構造体の作成または変更

ライブ エディター タスク

最適化ライブ エディターでの最適化

トピック

非線形関数の最適化

1 次元以上の次元における最小化と最大化

最適化を介して曲線近似

この例では、誤差の二乗和を最小化することにより、非線形関数をデータに近似する方法を説明します。

[最適化] ライブ エディター タスク

ビジュアル インターフェイスを使用した最適化。

最適化オプションの設定

最適化の制御、中間計算の表示

最適化ソルバーの反復表示

中間出力の取得

最適化ソルバーの出力関数

ソルバーを監視または停止する方法を説明します。

最適化ソルバーのプロット関数

ソルバーを視覚的に監視する方法を説明します。

スカラー関数の根

1 つの実数変数の非線形方程式を解く。

最適化のトラブルシューティングとヒント

一般的な問題の対処法