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비선형 최소제곱(곡선 피팅)

비선형 최소제곱(곡선 피팅) 문제를 직렬 또는 병렬로 풀기

비선형 최소제곱은 min(∑||F(xi) - yi2||)을 풉니다. 여기서 F(xi)는 비선형 함수이고 yi는 데이터입니다. 비선형 최소제곱(곡선 피팅) 항목을 참조하십시오. 문제 설정에 대해서는 솔버 기반 최적화 문제 설정 항목을 참조하십시오.

함수

lsqcurvefit최소제곱을 사용하여 비선형 곡선 피팅(데이터 피팅) 문제 풀기
lsqnonlin비선형 최소제곱(비선형 데이터 피팅) 문제 풀기

도움말 항목

비선형 최소제곱해 해법

비선형 데이터 피팅

데이터 피팅 문제를 푸는 여러 가지 방법을 보여주는 기본 예제입니다.

Banana Function Minimization

Shows how to solve for the minimum of Rosenbrock's function using different solvers, with or without gradients.

lsqnonlin with a Simulink Model

Example of fitting a simulated model.

Nonlinear Least Squares With and Without Jacobian

Example showing the use of analytic derivatives in nonlinear least squares.

lsqcurvefit을 사용한 비선형 곡선 피팅

lsqcurvefit을 사용하여 비선형 데이터 피팅을 수행하는 방법을 보여주는 예제입니다.

상미분 방정식(ODE) 피팅하기

ODE의 파라미터를 데이터에 피팅하거나 곡면의 파라미터를 ODE의 해에 피팅하는 방법을 보여주는 예제입니다.

Fit a Model to Complex-Valued Data

Example showing how to solve a nonlinear least-squares problem that has complex-valued data.

병렬 연산

What Is Parallel Computing in Optimization Toolbox?

Use multiple processors for optimization.

Using Parallel Computing in Optimization Toolbox

Perform gradient estimation in parallel.

Improving Performance with Parallel Computing

Investigate factors for speeding optimizations.

알고리즘과 옵션

최소제곱(모델 피팅) 알고리즘

범위 제약 조건 또는 선형 제약 조건만 적용하여 n차원에서 제곱의 합을 최소화합니다.

최적화 옵션 참조

최적화 옵션에 대해 설명합니다.