이 번역 페이지는 최신 내용을 담고 있지 않습니다. 최신 내용을 영문으로 보려면 여기를 클릭하십시오.
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 solve
를 사용하십시오.
솔버 기반으로 수행할 절차를 보려면 솔버 기반 최적화 문제 설정 항목을 참조하십시오. 목적 함수를 정의하고 적합한 솔버를 선택하는 등의 작업이 설명되어 있습니다.
함수
라이브 편집기 작업
최적화 | 라이브 편집기에서 방정식을 최적화하거나 풉니다. (R2020b 이후) |
객체
EquationProblem | 비선형 연립방정식 |
OptimizationEquality | 등식 및 등식 제약 조건 |
OptimizationExpression | 최적화 변수를 사용한 산술 표현식 또는 함수 표현식 |
OptimizationVariable | 최적화를 위한 변수 |
도움말 항목
문제 기반 비선형 연립방정식
- 문제 기반 접근법을 사용하여 비선형 연립방정식 풀기
문제 기반 접근법을 사용하여 비선형 연립방정식을 풉니다. - 문제 기반 접근법을 사용하여 비선형 다항 연립방정식 풀기
문제 기반 접근법을 사용하여 다항 연립방정식을 풉니다. - Follow Equation Solution as a Parameter Changes
Solve a sequence of problems using the previous solution as a start point. - Nonlinear System of Equations with Constraints, Problem-Based
Solve a system of nonlinear equations with constraints using the problem-based approach.
솔버 기반 비선형 연립방정식
- 비선형 시스템을 야코비 행렬을 사용하지 않고 풀거나 사용하여 풀기
비선형 방정식 풀이에 도함수를 사용합니다. - Large System of Nonlinear Equations with Jacobian Sparsity Pattern
Solve a nonlinear system of equations with a known finite-difference sparsity pattern. - Large Sparse System of Nonlinear Equations with Jacobian
Example of solving a nonlinear system of equations that has derivatives available. - 제약 조건이 있는 비선형 시스템
제약 조건이 있는 비선형 연립방정식을 푸는 기법을 알아봅니다.
코드 생성
- 비선형 방정식 풀이에서의 코드 생성: 배경 정보
비선형 방정식의 시스템에 대한 C 코드를 생성하기 위한 선행 조건입니다. - fsolve에 대한 코드 생성하기
비선형 연립방정식을 풀기 위한 코드 생성 예제입니다. - Optimization Code Generation for Real-Time Applications
Explore techniques for handling real-time requirements in generated code.
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
- 방정식 풀이 알고리즘
선형 연립방정식, 하나의 변수로 구성된 비선형 방정식, n개 변수로 구성된 n개 비선형 방정식을 포함하는 시스템을 풉니다. - 최적화 옵션 참조
최적화 옵션을 살펴봅니다.