matlab使用教程(21)—求函数最值
1. 求函数最优值
1.1求一元函数的最小值
x = -1:.01:2;
y = humps(x);
plot(x,y)
xlabel('x')
ylabel('humps(x)')
grid on
若要计算 humps 函数在 (0.3,1) 范围内的最小值,请使用
x = fminbnd(@humps,0.3,1)
options = optimset('Display','iter');
x = fminbnd(@humps,0.3,1,options)
1.2 求多元函数的最小值
function b = three_var(v)
x = v(1);
y = v(2);
z = v(3);
b = x.^2 + 2.5*sin(y) - z^2*x^2*y^2;
v = [-0.6,-1.2,0.135];
a = fminsearch(@three_var,v)
1.3 求函数最大值

[x fval] = fminbnd(@(x)-tan(cos(x)),3,8)
1.4 fminsearch 算法

2.非线性函数的数据拟合
2.1 创建样本数据
rng default % for reproducibility
tdata = 0:0.1:10;
ydata = 40*exp(-0.5*tdata) + randn(size(tdata));
2.2 编写目标函数
type sseval
fun = @(x)sseval(x,tdata,ydata);
2.3 求最优拟合参数
x0 = rand(2,1);
bestx = fminsearch(fun,x0)
2.4 检查拟合质量
A = bestx(1);
lambda = bestx(2);
yfit = A*exp(-lambda*tdata);
plot(tdata,ydata,'*');
hold on
plot(tdata,yfit,'r');
xlabel('tdata')
ylabel('Response Data and Curve')
title('Data and Best Fitting Exponential Curve')
legend('Data','Fitted Curve')
hold off
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