Soluciones de mínimos cuadrados no lineales

Ajuste de datos no lineal

Ejemplo básico que muestra varias formas de resolver un problema de ajuste de datos.

Función de banana minimización

Muestra cómo resolver el mínimo de la función de Rosenbrock utilizando diferentes solucionadores, con o sin gradientes.

lsqnonlin con un modeloSimulink

Ejemplo de ajuste de un modelo simulado.

Mínimos cuadrados no lineales con y sin jacobiano

Ejemplo que muestra el uso de derivados analíticos en mínimos cuadrados no lineales.

Ajuste de curva no lineal con lsqcurvefit

Ejemplo que muestra cómo realizar la conexión de datos no lineales con lsqcurvefit.

Ajustar una ecuación diferencial ordinaria (ODE)

Ejemplo que muestra cómo ajustar los parámetros de una oda a los datos o ajustar los parámetros de una curva a la solución de una ODE.

Ajuste un modelo a datos de valor complejo

Ejemplo que muestra cómo resolver un problema de mínimos cuadrados no lineales que tiene datos de valor complejo.

Computación paralela

¿En qué consiste la computación paralela?Optimization Toolbox

Utilizar varios procesadores para la optimización.

Uso de la computación paralela enOptimization Toolbox

Estimación automática del gradiente en paralelo.

Mejorar el rendimiento con la computación paralela

Consideraciones para optimizaciones de exceso de velocidad.

Algoritmos y opciones

Algoritmos de mínimos cuadrados (ajuste de modelo)

Minimización de una suma de cuadrados en cotas con solo restricciones enlazadas o lineales.n

Opciones de optimización referencia

Describe las opciones de optimización.