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问
通过在MATLAB/Python中优化多个变量来减少两个图之间的差异？
通过在MATLAB/Python中优化多个变量来减少两个图之间的差异？
问
通过在MATLAB/Python中优化多个变量来减少两个图之间的差异？
EN
EN
Stack Overflow用户
提问于
2016-03-09 21:30:07
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设h是x，y，z和t的函数，它给出了一条图线(t，h) (模拟)。同时，我们还观察到图(h对t的观测值)。如何通过优化x，y和z的值来减小观察到的(t，h)图与模拟(t，h)图之间的差异？我想改变模拟图，使它越来越接近观察到的图，在MATLAB/Python中。在文献中，我读到人们用拉文贝格-马夸特算法做了同样的事情，但是不知道怎么做呢？
EN
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-03-10 12:02:14
实际上，您正在尝试拟合参数化函数
x,y,z
的参数
h(x,y,z;t)
。
MATLAB
在MATLAB中，您应该使用优化工具箱的
lsqcurvefit
，或者曲线拟合工具箱的
fit
(我更喜欢后者)。
查看
lsqcurvefit
的文档
代码语言：
javascript
复制
x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata);
它在文档中说，您有一个具有系数
F(x,xdata)
和样本点
xdata
的模型
ydata
，以及一组测量值
ydata
。该函数返回最小二乘参数集
x
，其中您的函数最接近测量值。
拟合算法通常需要起点，一些实现可以随机选择，在
lsqcurvefit
的情况下，这就是
x0
的目的。如果你有
代码语言：
javascript
复制
h = @(x,y,z,t) ... %// actual function here
t_meas = ... %// actual measured times here
h_meas = ... %// actual measured data here
然后在
lsqcurvefit
的惯例中，
代码语言：
javascript
复制
fun <--> @(params,t) h(params(1),params(2),params(3),t)
x0 <--> starting guess for [x,y,z]: [x0,y0,z0]
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