Le comportement par défaut est comme si JacobPattern est une matrice dense de celles. Voir tolérances et critères d`arrêt. Pour certains problèmes, une bande passante intermédiaire réduit le nombre d`itérations PCG. Sélectionnez égal dans chaque strate, veuillez spécifier # Records et entrez 20. Garbow, et K. L`algorithme de confiance-région-dogleg utilise TypicalX comme termes diagonaux d`une matrice de mise à l`échelle. Cliquez sur OK. Le nombre d`éléments dans TypicalX est égal au nombre d`éléments dans x 0, le point de départ. Largeur de bande supérieure du préconditionneur pour PCG, un entier non négatif. Quelles sont les contraintes qui pèsent sur ces décisions? Spécifiez une ou plusieurs fonctions définies par l`utilisateur qu`une fonction d`optimisation appelle à chaque itération. Afficher les informations de diagnostic sur la fonction à minimiser ou à résoudre. Passez un nom de fonction de tracé intégré, un handle de fonction ou un tableau de cellules de noms de fonction de tracé intégrés ou de handles de fonction.
Sous-routine Fortran pour la résolution de systèmes d`équations algébriques non linéaires, «méthodes numériques pour les équations algébriques non linéaires, P. valeurs x typiques. Lorsque la valeur est true, fsolve évalue les gradients en parallèle. Jinfo contient une matrice utilisée pour calculer J * Y (ou j` * Y, ou J` * (J * Y)). Dans la liste variables, sélectionnez toutes les variables, puis cliquez sur > pour les inclure dans la liste variables dans les données échantillonnées. La valeur par défaut est 400. Si true, fsolve utilise un Jacobian défini par l`utilisateur (défini dans Fun), ou des informations Jacobian (lors de l`utilisation de JacobianMultiplyFcn), pour la fonction objective. Si les valeurs définies par l`utilisateur pour x et F sont des tableaux, elles sont converties en vecteurs à l`aide de l`indexation linéaire (Voir l`indexation de tableau (MATLAB)). Les différences finies, utilisées pour estimer les gradients, sont soit`Forward` (par défaut), soit`central` (centré). À la taille de l`échantillon désiré, entrez 100, et à la graine Set, entrez 45689. La valeur par défaut est 1e -2. Il est de nature similaire à l`algorithme mis en œuvre dans [7].
La valeur par défaut est INF. Powell, M. La valeur par défaut PrecondBandWidth est inf, ce qui signifie qu`une factorisation directe (Cholesky) est utilisée plutôt que les gradients conjugués (CG). Chaque itération implique la solution approximative d`un grand système linéaire utilisant la méthode des gradients conjugués préconditionnés (PCG). Sélectionnez un échantillonnage aléatoire stratifié. Vérifiez si les valeurs de la fonction objective sont valides. Bien que la plus petite taille de strate soit 8 dans ce jeu de données, plus d`enregistrements pour l`échantillon peuvent être acquis puisque l`échantillon avec le remplacement a été choisi. Arguments d`entrée. Jacobian de plaisir à la solution x.
Moré, J. Définissez PrecondBandWidth sur 0 pour le préconditionnement en diagonale (largeur de bande supérieure de 0). Désactivez en définissant la valeur par défaut, false. La sortie est un échantillon aléatoire simple sans remplacement, avec un paramètre de graine aléatoire par défaut de 12345. Consultez la référence des options d`optimisation pour obtenir des informations détaillées. Pour plus d`informations sur la qualité de la solution, voir lorsque le solveur réussit. La valeur par défaut est celles (numberofvariables, 1). La valeur par défaut, `OFF`, n`affiche aucune erreur.
Miner génère un échantillon avec un plus grand nombre d`enregistrements que le jeu de données. La taille d`échantillon souhaitée est 86 enregistrements, comme indiqué dans le champ Taille de l`échantillon désiré. La valeur par défaut est Max (1, Floor (numberOfVariables/2)). Cela est évident dans les entrées puisque #Records dans les données échantillonnées ont approximativement la même proportion que dans l`ensemble de données. Cliquez sur OK. Les choix sont vrais ou la valeur par défaut false. Les méthodes Levenberg-Marquardt et la zone de confiance sont basées sur les algorithmes non linéaires des moindres carrés également utilisés dans lsqnonlin. Voir méthode Levenberg-Marquardt. Le J Jacobian est la transposition du gradient de F. Hillstrom, Guide de l`utilisateur pour MINPACK 1, laboratoire national d`Argonne, REPT. L`algorithme de la région de confiance est une méthode de zone de confiance sous-espace et est basé sur la méthode de Newton à réflexion intérieure décrite dans [1] et [2]. Algorithme: permet de définir l`algorithme sur «confiance-région-reflet» au lieu de «zone de confiance».
Dans la liste variables, sélectionnez toutes les variables et cliquez sur > pour les inclure dans la liste variables dans les données échantillonnées. Ces options apparaissent en italiques dans le tableau suivant. Créez les champs restants dans la structure du problème. Dennis, J. Sélectionnez échantillonnage aléatoire stratifié, puis cliquez sur OK. Certaines options s`appliquent à tous les algorithmes, et d`autres sont pertinentes pour des algorithmes particuliers.
