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用Gauss-Neuton算法解非线形最小二乘法问题 已有1人参与
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自己根据网上下载源代码修改的高斯-牛顿迭代法求非线形最小二乘问题，老是显示输入参数不足。注释是根据自己理解填写的 m文件代码如下： function [x,minf] = GN(f,x0,var,eps) format long; if nargin == 3 %如果没有设置eps，则eps=1.0e-6 eps = 1.0e-6; end S = transpose(f)*f; %trnspose是转置,求得r方 k = length(f); % n = length(x0); %n为变量个数,但是没用到啊？ x0 = transpose(x0); %将行向量转置为列向量 tol = 1; %初始容差 A = jacobian(f,var); while tol>eps Fx = zeros(k,1); for i=1:k Fx(i,1) = subs(f(i),var,x0); end Sx = subs(S,var,x0); %求得f转置与其本身值， Ax = subs(A,var,x0); %雅克比矩阵的值 gSx = transpose(Ax)*Fx; dx = -transpose(Ax)*Ax\gSx; x0 = x0 + dx; tol = norm(dx); %tol=dx绝对值之和 end minf = subs(S,var,x); format short; x = x0; end 命令窗口调用如下： xdata = S1o; %S1o及下面的ydata1都是自己的数据 syms z1 z2 z3 z4 z5 f = ydata1 - exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1)).*exp(-(xdata./exp(z3)).^exp(z2))+(1-exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1))).*exp(-(xdata./exp(z5)).^exp(z4)); x0 = [1.7380;0.9555;-1.3863;2.0149;-2.5257]; var = findsym(f); eps = 1.0e-3; >> GN 提示错误如下： 错误使用 GN (line 6) 输入参数的数目不足。 |
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yongcailiu
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4楼2015-01-24 11:14:35
yongcailiu
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2楼2015-01-23 08:56:32
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function [x,minf] = GN(f,x0,var,eps) format long; if nargin == 3 %如果没有设置eps，则eps=1.0e-6 eps = 1.0e-6; end m = 0; S = transpose(f)*f; %trnspose是转置,求得r方 k = length(f); % %n = length(x0); %n为变量个数,但是没用到啊？ x0 = transpose(x0); %将行向量转置为列向量 tol = 1; %初始容差 A = jacobian(f,var); while tol>eps Fx = zeros(k,1); for i=1:k Fx(i,1) = subs(f(i),var,x0); end Sx = subs(S,var,x0); %求得f转置与其本身值， Ax = subs(A,var,x0); %雅克比矩阵的值 gSx = transpose(Ax)*Fx; dx = -transpose(Ax)*Ax\gSx; x0 = x0 + dx; tol = norm(dx); %tol=dx绝对值之和 m = m+1; if(m>100000) disp('迭代步数太多，可能不收敛'); return; end end minf = subs(S,var,x); format short; x = x0; end xdata = S1o; f = ydata1 - exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1)).*exp(-(xdata./exp(z3)).^exp(z2))+(1-exp(z1)./(exp(z1)+exp(-z1))).*exp(-(xdata./exp(z5)).^exp(z4)); x0 = [1.7380;0.9555;-1.3863;2.0149;-2.5257]; var = findsym(f); eps = 1.0e-3; GN(f,x0,var,eps) 从 sym 转换为 double 时出现以下错误: 出错 GN (line 17) Fx(i,1) = subs(f(i),var,x0); 又出新问题了，还是麻烦能够解答一下 以下是数据 S1o：0.0580000000000000 0.0710000000000000 0.0760000000000000 0.0790000000000000 0.0830000000000000 0.0870000000000000 0.0980000000000000 0.111000000000000 0.117000000000000 0.122000000000000 0.122000000000000 0.133000000000000 0.134000000000000 0.138000000000000 0.140000000000000 0.142000000000000 0.150000000000000 0.155000000000000 0.160000000000000 0.160000000000000 0.168000000000000 0.173000000000000 0.173000000000000 0.173000000000000 0.175000000000000 0.176000000000000 0.177000000000000 0.181000000000000 0.182000000000000 0.183000000000000 0.194000000000000 0.203000000000000 0.214000000000000 0.218000000000000 0.222100000000000 0.223000000000000 0.225000000000000 0.247000000000000 0.253000000000000 0.256000000000000 0.257000000000000 0.258000000000000 0.262000000000000 0.263000000000000 0.264000000000000 0.266000000000000 0.267000000000000 0.276000000000000 0.278000000000000 0.280000000000000 0.288000000000000 0.289000000000000 0.306000000000000 0.315000000000000 0.333000000000000 0.335000000000000 0.353000000000000 0.389000000000000 0.404000000000000 0.418000000000000 0.456000000000000 0.489000000000000 ydata1： 0.983870967741936 0.967741935483871 0.951612903225807 0.935483870967742 0.919354838709677 0.903225806451613 0.887096774193548 0.870967741935484 0.854838709677419 0.838709677419355 0.822580645161290 0.806451612903226 0.790322580645161 0.774193548387097 0.758064516129032 0.741935483870968 0.725806451612903 0.709677419354839 0.693548387096774 0.677419354838710 0.661290322580645 0.645161290322581 0.629032258064516 0.612903225806452 0.596774193548387 0.580645161290322 0.564516129032258 0.548387096774193 0.532258064516129 0.516129032258064 0.500000000000000 0.483870967741935 0.467741935483871 0.451612903225806 0.435483870967742 0.419354838709677 0.403225806451613 0.387096774193548 0.370967741935484 0.354838709677419 0.338709677419355 0.322580645161290 0.306451612903226 0.290322580645161 0.274193548387097 0.258064516129032 0.241935483870968 0.225806451612903 0.209677419354839 0.193548387096774 0.177419354838710 0.161290322580645 0.145161290322581 0.129032258064516 0.112903225806452 0.0967741935483870 0.0806451612903230 0.0645161290322580 0.0483870967741930 0.0322580645161290 0.0161290322580639 0 |
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