matlab软件fsolve函数,里面各项的意义:
主要想知道[-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1,-4]中取值代表什么意义,公式的意义可以忽略,主要是:[f,fval]=fsolve(fun,[-1....
主要想知道[-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1,-4]中取值代表什么意义,
公式的意义可以忽略,主要是:
[f,fval]=fsolve(fun,[-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1,-4],optimset('display','iter'));
里面各项意义说明 展开
公式的意义可以忽略,主要是:
[f,fval]=fsolve(fun,[-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1,-4],optimset('display','iter'));
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fsolve这个函数是用最小二乘法求解非线性方程组的。
实质上fsolve的输出可以有5项,输入可以有4项:
[x,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,JACOB] = fsolve(FUN,x,options,varargin)。
这里不展开讨论,就说为什么要有[-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1,-4],这一项,即N的输入。
这里N(1)=-1.5,N(2)=-1.5。
因为最小二乘迭代需要初始向量,如果初始向量选取离正确解很远,或者是函数有比较多奇异点,不连续点的时候,fsolve可能会收敛不到较好的解。初始向量造成NaN等的时候会报错。
optimset产生一个结构体用于确定优化参数,fval为最终误差。
实质上fsolve的输出可以有5项,输入可以有4项:
[x,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,JACOB] = fsolve(FUN,x,options,varargin)。
这里不展开讨论,就说为什么要有[-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1.5,-1,-4],这一项,即N的输入。
这里N(1)=-1.5,N(2)=-1.5。
因为最小二乘迭代需要初始向量,如果初始向量选取离正确解很远,或者是函数有比较多奇异点,不连续点的时候,fsolve可能会收敛不到较好的解。初始向量造成NaN等的时候会报错。
optimset产生一个结构体用于确定优化参数,fval为最终误差。
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