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非線形最小二乗法 (曲線近似)

非線形最小二乗 (曲線近似) 問題の逐次評価または並列評価による解法

非線形最小二乗法では、min(∑||F(x_i) - y_i²||) を解きます。F(x_i) は非線形関数、y_i はデータです。詳細は、非線形最小二乗法 (曲線近似)を参照してください。問題の設定については、ソルバーベースの最適化問題の設定を参照してください。

関数

`lsqcurvefit`	非線形曲線近似 (データ適合) 問題を最小二乗近似的に解く
`lsqnonlin`	非線形最小二乗 (非線形データ適合) 問題を解く

データ近似問題を解くための複数の方法を示す基本的な例。

勾配がある場合とない場合について、各種のソルバーを使用して Rosenbrock 関数の最小値を求める方法を示す。

シミュレートされたモデルの当てはめの例。

非線形最小二乗における解析の導関数の使用を示す例。

lsqcurvefit を使用して非線形データ適合を実行する方法を示す例。

ODE のパラメーターをデータに当てはめる、または曲線のパラメーターを ODE の解に当てはめる方法を示す例。

複素数値データをもつ非線形最小二乗問題を解く方法を示す例。

最適化に複数のプロセッサを使用します。

並列での自動勾配推定です。

最適化の高速化に関する考慮事項です。

範囲制約または線形制約のみをもつ n 次元の二乗和を最小化します。

最適化オプションの説明。