問題ベースの非線形最小二乗法

非線形最小二乗法、問題ベース

問題ベースのアプローチを使用する非線形最小二乗法の基本的な例。

さまざまな問題ベースのアプローチを使用した非線形データ適合

線形パラメーターに対し、さまざまなソルバーやアプローチを使用して、最小二乗近似問題を解きます。

ODE の適合、問題ベース

問題ベースの最小二乗法を使用して、ODE のパラメーターを当てはめます。

問題ベースの最小二乗法の目的関数の記述

問題ベースの最小二乗法の構文ルール。

ソルバーベースの非線形最小二乗法

非線形データ適合

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。

バナナ関数の最小化

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。

Simulink® モデルでの lsqnonlin

シミュレートされたモデルの当てはめの例。

非線形最小二乗法とヤコビアンの有無

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 を使用した非線形曲線近似

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。

常微分方程式 (ODE) の適合

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。

複素数値データへのモデルの当てはめ

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。

コード生成

非線形最小二乗のコード生成:背景

非線形最小二乗用の C コードを生成するための前提条件。

lsqcurvefit または lsqnonlin の用のコード生成

非線形最小二乗用のコード生成の例。

リアルタイム アプリケーションの最適化コード生成

生成コードにおいてリアルタイム要件に対処する手法を紹介します。

並列計算

Optimization Toolbox での並列計算とは

最適化に複数のプロセッサを使用します。

Optimization Toolbox での並列計算の使用

勾配推定を並列で行います。

並列計算によるパフォーマンスの向上

最適化の高速化のための要因について調べます。

アルゴリズムとオプション

問題ベースの最小二乗法の目的関数の記述

問題ベースの最小二乗法の構文ルール。

最小二乗 (モデル当てはめ) アルゴリズム

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 リファレンス

最適化のオプションを紹介します。