matlab中如何寻找迭代初值nlinfit

一种是设定一个容忍度tol,例如10^-6,范数||,例如2范数,无穷范数,一个迭代最大次数NMAX即初始化x(0),x(1)n_iter=1;while(n_iter再问：您好，还有一点不懂，下式中

%用牛顿下山法求解方程function[x,k]=myfun_newton(f,x0,emg)%f表示非线形方程%x0迭代初值,此种方法是局部收敛,初值要选择恰当%emg是精度指标%k,u分别表示迭代

i=0:0.001:2;y=[590*i.^4+34*i.^2+1]./[8*(35*i.^3+i)];plot(i,y);[maxy,maxi]=max(y);[miny,mini]=min(y);

%牛顿环演示的MATLAB程序closeall;clear;clc;figure('Position',[90164873483]);L=632.8;R=5;H=5;a1=axes('Position

需要设置一个外部程序.附件中我的程序能实现.全部打开后,运行 runfmincon.m即可.

变量max2没有定义symsmax1max2

【1】用cftool>>cftool回车,出现一个对话框.【1】Data输入相应的x,y,然后createdataset；【2】fitting,选择提供的各种模型,逐个试试,总能找到残差最小的,相关系

matlab求导命令diff调用格式:diff(函数),求的一阶导数；diff(函数,n),求的n阶导数(n是具体整数)；diff(函数,变量名),求对的偏导数；diff(函数,变量名,n),求对的n

1、任意值,可能得不到理想的结果；2、经验值,结合各种条件自己的一个猜测值.比较贴近自己的理想结果.3、通过一定的方法确定初值.例如一些智能算法,像启发式算法,本身能够找到较为理想的结果,但是相对一些

下面是我写的,放心用去啦~%超松弛迭代（SOR方法）function[xkflag]=SOR(A,b,eps,w,maxl)%A为方程组的系数矩阵%b为方程组的右端向量%eps为精度要求%maxl为最

fmincon函数是默认从你给定的x0为中心开始搜索,直至找到函数的最小值,并返回距离x0最近的函数最小值对应的x值这样我们在计算的时候就必须预先判定函数最小值的对应的x值的大概范围确保我们定的初值x

一般去随机数,但很多都是局部收敛的,需要给出初值比较接近实际解.只能参考其他类似的再问：嗯，谢谢，你说的意思我大概懂了，但有的系数不好算啊，比如你看下我在补充里的程序，有5个系数，怎么算呢？是列5个方

迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（IterativeMethod）.

假设你要判断的cell为a,则：a={02[];230;000};b=cellfun('isempty',a);%逐个给元胞a中的元素判断是否为空,判断结果放在逻辑型数组矩阵b中%假如a{2,3}为空

试试.建立一个m文件mysolve.m如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionchanshu=mysolve(i

C++的写法：#include#includeusingnamespacestd;intmain(){doublex=0.5;doublechange=(x*exp(x)-1)/(x*exp(x)+e

mpl的118行case3,sys=mdlOutputs(t,x,u);flag=3表示此时要计算输出,即y=fo(t,x,u),找到mdlOutputs函数（在218行）,如上,如果sys=[]表示

x=-100:100;%x的初值范围y=zeros(201,1);t=100;%迭代次数forn=1:201te=x(n);form=1:ty(n)=3/(te+2);te=y(n);endend再问

y=640.0000640.4870640.9794641.4776641.9816642.4917643.0081643.5309644.0605644.5970645.1408645.692064

1、简单的函数拟合,初值可以任意给定2、如果待拟合函数较复杂,需要根据经验或其他条件尽可能的给出较接近真实值的初值3、别无他法