Ⅰ 怎麼改變matlab的fmincon函數用優化演算法
是通過fmincon函數的option參數傳入的，寫個簡單的例子
option=optimset('Algorithm','interior-point');%使用內點演算法
x=fmincon(@obj,x0,Ac,b,[],[],lb,ub,@con,option);
Ⅱ matlab中的fmincon用的是哪類優化演算法啊，牛頓法嗎
有四種：
Trust region reflective(信賴域反射演算法)
Active set (有效集演算法)
Interior point (內點演算法)
SQP (序列二次規劃演算法)
Ⅲ matlab怎麼通過指定擬合函數求系數呀
在Matlab中，可以通過幾種不同的方法求解指定擬合函數的系數。首先，我們使用`fminsearch`和`fminunc`函數，這兩個函數用於求解無約束多元函數的最小值。在執行過程中，代碼使用了`fminsearch`來計算有限差分海森矩陣，並最終找到局部最小值。使用`fminunc`時，Matlab使用了求解非線性最小二乘問題的Quasi-Newton方法。通過這些方法，得到的參數值為`paramsFit = 8.9395 0.4425 5.7320 1.7413`，函數值`fval = 4.0614`，且達到了收斂條件，`exitflag = 1`，表示優化完成，滿足了優化的精度要求。
其次，Matlab的`Curve Fitting Toolbox`提供了多種優化演算法，用於曲線擬合問題。這些演算法包括Levenberg-Marquardt演算法，用於非線性最小二乘問題，通過平衡梯度下降和高斯-牛頓方法尋找到最優解；信賴域反射演算法，結合了信賴域方法和反射方法，可以處理帶約束的擬合問題；逐步線性回歸演算法，通過迭代方式逐步添加高階項進行擬合；逐漸收縮演算法，用於線性最小二乘問題，通過逐步收縮變數集合找到最優解；遺傳演算法，基於生物進化的演算法，通過模擬自然選擇和遺傳操作搜索最優解。此外，`Curve Fitting Toolbox`中還有`NonlinearLeastSquares`函數，可以通過設置`Robust`選項來處理具有離群值或異常數據的擬合問題，提供魯棒擬合演算法如LAR（Least Absolute Resials）和Bisquare，以減小離群值對擬合結果的影響。
在`Curve Fitting Toolbox`中，通過選擇合適的擬合演算法和參數，可以有效處理離群值或異常數據，從而獲得更可靠和穩健的擬合結果。通過選擇「Robust」選項，用戶可以使用LAR或Bisquare演算法來優化擬合過程，以提高擬合結果對異常數據的魯棒性。
最後，通過使用Matlab的`Curve Fitting`工具，用戶可以直觀地完成曲線擬合過程。選擇工作空間中的變數作為自變數和因變數，輸入用戶自定義的函數形式，點擊「Fit」按鈕開始擬合。獲取的擬合結果包括系數及其置信區間、擬合函數的描述以及評估擬合質量的指標。此外，Matlab還提供導出功能，允許用戶將代碼導出並集成到工作流中。
總結而言，在Matlab中求解指定擬合函數的系數，可以利用`fminsearch`、`fminunc`、`Curve Fitting Toolbox`等工具和演算法。選擇最合適的工具取決於問題的復雜性、約束條件以及對擬合精度的需求。通過靈活運用這些工具，可以有效地解決各種擬合問題，獲得精確且穩健的擬合結果。