비선형 연립방정식

비선형 연립방정식을 직렬 또는 병렬로 풀기

다변수 비선형 방정식 F(x) = 0의 해를 구합니다. 스칼라 방정식이나 선형 연립방정식 또는 문제 기반 접근법에서 F(x) = G(x)로 표현되는 시스템(솔버 기반 접근법에서는 F(x) – G(x) = 0으로 표현)도 풀 수 있습니다. 비선형 시스템의 경우, 솔버는 방정식 풀이 문제를 F의 성분의 제곱합을 최소화하는 최적화 문제(즉, min(∑Fi2(x)))로 변환합니다. 선형 방정식과 스칼라 방정식은 이와 다른 해 알고리즘을 갖습니다. 방정식 풀이 알고리즘 항목을 참조하십시오.

최적화 문제를 풀기 시작하기 전에 먼저 문제 기반 접근법과 솔버 기반 접근법 중 적절한 접근법을 선택해야 합니다. 자세한 내용은 먼저 문제 기반 접근법 또는 솔버 기반 접근법 중 선택하기 항목을 참조하십시오.

문제 기반 접근법에서는 문제 변수를 생성한 후 이들 변수로 방정식을 표현합니다. 문제 기반으로 수행할 절차를 보려면 방정식 풀이를 위한 문제 기반 워크플로 항목을 참조하십시오. 결과로 생성된 문제를 풀려면 solve를 사용하십시오.

솔버 기반으로 수행할 절차를 보려면 솔버 기반 최적화 문제 설정 항목을 참조하십시오. 목적 함수를 정의하고 적합한 솔버를 선택하는 등의 작업이 설명되어 있습니다.

함수

모두 확장

eqnproblem방정식 문제 만들기
evaluate문제의 최적화 표현식이나 목적 함수 및 제약 조건의 평가
infeasibilityConstraint violation at a point
optimeqCreate empty optimization equality array
optimvar최적화 변수 만들기
prob2structConvert optimization problem or equation problem to solver form
showoptimization 객체에 대한 정보 표시
solve최적화 문제 또는 방정식 문제 풀기
writeSave optimization object description
fsolve비선형 연립방정식 풀기
fzero비선형 함수의 근(Root Of Nonlinear Function)
lsqlin제약 조건이 있는 선형 최소제곱 문제 풀기
lsqnonlin비선형 최소제곱(비선형 데이터 피팅) 문제 풀기
checkGradientsCheck first derivative function against finite-difference approximation (R2023b 이후)

라이브 편집기 작업

최적화라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다.

객체

EquationProblem비선형 연립방정식
OptimizationEquality등식 및 등식 제약 조건
OptimizationExpression최적화 변수를 사용한 산술 표현식 또는 함수 표현식
OptimizationVariable최적화를 위한 변수

도움말 항목

문제 기반 비선형 연립방정식

솔버 기반 비선형 연립방정식

코드 생성

병렬 연산

알고리즘과 옵션