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비제약 조건 다변수 함수의 최솟값을 도함수 없이 찾기
fminsearch
는 실수에 대해서만 최소화합니다. 즉, x는 실수로만 구성되어야 하고 f(x)는 실수만 반환해야 합니다. x가 복소수 값을 갖는 경우 x를 실수부와 허수부로 분할하십시오.
fminsearch
를 사용하여 미분 불가능한 문제나 불연속이 있는 문제를 푸십시오. 특히 해 근처에서 불연속이 발생하지 않는 경우 권장됩니다.
fminsearch
는 fminunc
보다 일반적으로 효율성이 낮으며, 특히 셋 이상의 차원을 갖는 문제의 경우 그렇습니다. 하지만, 문제가 불연속이면 fminsearch
가 fminunc
보다 더 견고할 수 있습니다.
fminsearch
는 제곱합, 즉 다음 형식의 문제에 권장되는 솔버가 아닙니다.
대신, 이 형식의 문제에 대해 최적화된 lsqnonlin
함수를 사용하십시오.
fminsearch
는 라가리아스(Lagarias) 등[1]의 단체(Simplex) 탐색 메서드를 사용합니다. 이는 fminunc
에서처럼 수치적 또는 해석적 기울기를 사용하지 않는 직접 탐색 메서드입니다. 이 알고리즘에 대한 자세한 내용은 fminsearch Algorithm 항목을 참조하십시오. 이 알고리즘이 국소 최솟값으로 수렴할 것이라는 보장은 없습니다.
최적화 라이브 편집기 작업은 fminsearch
에 대한 시각적 인터페이스를 제공합니다.
[1] Lagarias, J. C., J. A. Reeds, M. H. Wright, and P. E. Wright. “Convergence Properties of the Nelder-Mead Simplex Method in Low Dimensions.” SIAM Journal of Optimization. Vol. 9, Number 1, 1998, pp. 112–147.