Ⅰ 怎么改变matlab的fmincon函数用优化算法
是通过fmincon函数的option参数传入的，写个简单的例子
option=optimset('Algorithm','interior-point');%使用内点算法
x=fmincon(@obj,x0,Ac,b,[],[],lb,ub,@con,option);
Ⅱ matlab中的fmincon用的是哪类优化算法啊，牛顿法吗
有四种：
Trust region reflective(信赖域反射算法)
Active set (有效集算法)
Interior point (内点算法)
SQP (序列二次规划算法)
Ⅲ matlab怎么通过指定拟合函数求系数呀
在Matlab中，可以通过几种不同的方法求解指定拟合函数的系数。首先，我们使用`fminsearch`和`fminunc`函数，这两个函数用于求解无约束多元函数的最小值。在执行过程中，代码使用了`fminsearch`来计算有限差分海森矩阵，并最终找到局部最小值。使用`fminunc`时，Matlab使用了求解非线性最小二乘问题的Quasi-Newton方法。通过这些方法，得到的参数值为`paramsFit = 8.9395 0.4425 5.7320 1.7413`，函数值`fval = 4.0614`，且达到了收敛条件，`exitflag = 1`，表示优化完成，满足了优化的精度要求。
其次，Matlab的`Curve Fitting Toolbox`提供了多种优化算法，用于曲线拟合问题。这些算法包括Levenberg-Marquardt算法，用于非线性最小二乘问题，通过平衡梯度下降和高斯-牛顿方法寻找到最优解；信赖域反射算法，结合了信赖域方法和反射方法，可以处理带约束的拟合问题；逐步线性回归算法，通过迭代方式逐步添加高阶项进行拟合；逐渐收缩算法，用于线性最小二乘问题，通过逐步收缩变量集合找到最优解；遗传算法，基于生物进化的算法，通过模拟自然选择和遗传操作搜索最优解。此外，`Curve Fitting Toolbox`中还有`NonlinearLeastSquares`函数，可以通过设置`Robust`选项来处理具有离群值或异常数据的拟合问题，提供鲁棒拟合算法如LAR（Least Absolute Resials）和Bisquare，以减小离群值对拟合结果的影响。
在`Curve Fitting Toolbox`中，通过选择合适的拟合算法和参数，可以有效处理离群值或异常数据，从而获得更可靠和稳健的拟合结果。通过选择“Robust”选项，用户可以使用LAR或Bisquare算法来优化拟合过程，以提高拟合结果对异常数据的鲁棒性。
最后，通过使用Matlab的`Curve Fitting`工具，用户可以直观地完成曲线拟合过程。选择工作空间中的变量作为自变量和因变量，输入用户自定义的函数形式，点击“Fit”按钮开始拟合。获取的拟合结果包括系数及其置信区间、拟合函数的描述以及评估拟合质量的指标。此外，Matlab还提供导出功能，允许用户将代码导出并集成到工作流中。
总结而言，在Matlab中求解指定拟合函数的系数，可以利用`fminsearch`、`fminunc`、`Curve Fitting Toolbox`等工具和算法。选择最合适的工具取决于问题的复杂性、约束条件以及对拟合精度的需求。通过灵活运用这些工具，可以有效地解决各种拟合问题，获得精确且稳健的拟合结果。