このページの内容は最新ではありません。最新版の英語を参照するには、ここをクリックします。
連立非線形方程式
連立非線形方程式の逐次評価または並列評価による求解
多変数の非線形方程式 F(x) = 0 の解を求めます。問題ベースのアプローチで、スカラー方程式か線形連立方程式、または F(x) = G(x) で表される方程式を解くこともできます (ソルバーベースのアプローチの F(x) – G(x) = 0 と等価)。非線形連立方程式の場合、ソルバーは方程式を解く問題を、F の要素の二乗和を最小化する最適化問題 min(∑Fi2(x)) に変換します。線形方程式とスカラー方程式では、求解アルゴリズムが異なります。方程式を解くためのアルゴリズムを参照してください。
最適化問題を解く前に、問題ベースかソルバーベースか、適切なアプローチを選択しなければなりません。詳細については、はじめに問題ベース アプローチまたはソルバーベース アプローチを選択を参照してください。
問題ベースのアプローチでは、問題変数を作成し、これらの変数について方程式を表します。実行する問題ベースの手順については、方程式を解くための問題ベースのワークフローを参照してください。結果として得られる問題を解くには、solve
を使用します。
目的関数の定義、適切なソルバーの選択を含め、実行するソルバーベースの手順については、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
ライブ エディター タスク
最適化 | ライブ エディターでの方程式の最適化または解決 |
オブジェクト
EquationProblem | 連立非線形方程式 |
OptimizationEquality | 等式と等式制約 |
OptimizationExpression | 最適化変数に関する算術式または関数式 |
OptimizationVariable | 最適化用の変数 |
トピック
問題ベースの連立非線形方程式
- 非線形連立方程式の解法、問題ベース
問題ベースのアプローチを使用した連立非線形方程式の求解。 - 非線形多項方程式の解法、問題ベース
問題ベースのアプローチを使用して、多項連立方程式を解きます。 - パラメーターの変化に応じた方程式の解の追跡
開始点として前回の解を使用し、一連の問題を解きます。 - 制約のある非線形連立方程式、問題ベース
問題ベースのアプローチを使用して、制約のある連立非線形方程式を解きます。
ソルバーベースの連立非線形方程式
- ヤコビアンを使用した場合と使用しない場合の非線形方程式の解法
非線形方程式を解く際に導関数を使用します。 - ヤコビ スパース パターンを使用した大規模連立非線形方程式
既知の有限差分スパース パターンを使用して、非線形連立方程式を解きます。 - ヤコビアンを使用した大規模スパース連立非線形方程式
利用可能な導関数がある非線形連立方程式を解く例。 - 制約をもつ非線形システム
制約がある非線形連立方程式を解く手法を学習します。
コード生成
- 非線形方程式解法のコード生成:背景
連立非線形方程式用の C コードを生成するための前提条件。 - fsolve のコード生成
連立非線形方程式を解くためのコード生成の例。 - 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
- 方程式を解くためのアルゴリズム
線形連立方程式、1 変数の連立非線形方程式、n 変数の n 連立非線形方程式を解きます。 - 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。