问题标签 [nonlinear-functions]

我正在尝试用牛顿法解决一些非线性系统，解决方案的准确性对我的问题非常重要。

1. 在不使用符号计算软件的情况下，如何通过 C++ 或其他类似编程语言计算一般非线性多项式系统的雅可比？我的困难主要是：

   • 与符号雅可比一样准确
   • 适用于一般非线性系统情况的算法
   • 仅依赖于 C++ 或类似的编程语言；

2. 如果我必须使用有限差分法来获得一个近似的雅可比行列式，那么所选择的步长将如何影响最终解决方案的准确性？如何确定步长，以便在相同的计算精度水平下获得最佳的求解精度？如何（定量地）确定近似雅可比对最终解决方案精度的影响？

我有 2 列x，每列y100 分。我想删除异常值数据并用靠近它们的点的平均值来填补它们的空白。首先，我可以这样做吗？有任何Matlab函数吗？其次，如果是，那么最好的技术是什么？

例如：

在这种情况下，与我的问题不太相似，我想在最后删除值 2 并替换为与其相邻点相似的值。在我的情况下， 的分布[x,y]是一个非线性函数，几乎没有异常值。

我不知道如何用 matlab 求解这个方程：

f(1)=0.098253*x(1)-atan((tan(x(1))-tan(x(2)))/2)*0.531268-0.433015*x(2)-0.27994

f(2)=0.9951*x(1)-atan((tan(x(1))-tan(x(2)))/2)*0.12909+0.866022*x(2)-0.350005；

我尝试了 function = f 然后 [x,eval,flag]=fsolve('ecuaciones',x0); 但我有一个错误：

==> fsolve 中的错误 254 fuser = feval(funfcn{3},x,varargin{:});

原因：初始用户提供的目标函数评估失败。FSOLVE 无法继续。

Matlab 对我说那是双重类型......但我不知道我该如何解决！我是使用 Matlab 的新手，因此我需要清楚的答案！

谢谢你！

我有一个关于 SAS-proc nlin 的问题。

我正在执行 10000 次模拟的过程。他们中的许多人没有收敛并给我错误的结果。

我想在我的输出表中添加一个二进制变量，表示此迭代没有收敛。

有谁知道这是怎么做到的吗 ？

非常感谢，

佩里

我需要找到一个满足方程的方阵 A

ALA = -17/18A -2(ALL + LAL + (LL).A) + 3(AL + LA) -4L.LL + 8L.L - 44/9L + 8/9*(ID)

,其中 L 是对角矩阵 L = {{2/3,0,0,0},{0,5/12,0,0},{0,0,11/12,0},{0,0 ,0,2/3}}。

我可以在A为2维和3维的情况下找到答案，但4维及以上存在问题。

实际上，矩阵 A 也必须满足方程 AA = A，但是对于合适的矩阵 L，只有方程上面的方程就足够了。

这是我的代码；

A = 表[a[i,j],{i,1,4},{j,1,4}]

B = ALA

ID = 身份矩阵[4]

M = -17/18A -2(ALL + LAL + (LL).A) + 3(AL + LA) -4L.LL + 8L.L - 44/9L + 8/9*(ID)

diff = (B - M)//ExpandAll//Flatten（所以我在这里得到 16 个非线性方程组）

A1 = A/.Solve[diff == 0][[1]]

运行此代码一段时间后，出现的错误是没有足够的内存来计算。

在这种情况下，有 16 个方程和 16 个变量。有些条目是参数，但在得到结果之前我不知道是哪一个。

我不确定是否有办法解决这个问题。我需要答案是理性的（可能是整数），这在理论上是可能的。

这个问题可以通过矩阵方程或任何其他方法解决吗？我看到一个问题是方程和变量太多。

我在 R 上使用 ggplot 并使用该函数制作了一个绘图，nls因为它是一个非线性回归，现在我想从图中提取数据，特别是我想知道当 y 时图中 2 条曲线的值值为0，我必须使用R..

可能吗？

需要找到系统的一组最优参数 P y = P(1)*exp(-P(2)*x) - P(3)*x 其中 x 和 y 是实验值。我定义了我的功能

和

并尝试过

根据帮助。我收到一个错误

下标分配尺寸不匹配。

fminsearch 中的错误（第 191 行） fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:});

我不太明白我的 y 值会落在哪里，以及函数从哪里获取 P。不幸的是，我无法访问nlinfit或优化工具箱。

我有一组数据点对(y,x)。我想使用表格拟合一个函数

我想找到c的值。Matlablsqcurvefit不适用于此。它似乎陷入了局部最优。

关于如何做的任何建议？

谢谢！

我在使用python编码时遇到以下问题：

我有 7 个参数：x、y、z、t、HF、M1F 和 M2F。用户应输入这 3 个中的任何一个，程序应计算其余部分。

我的关系是：

尝试解决问题：

我有 7 个参数，用户应该输入 3 => 我将留下 4 个参数。因此，这一切都是关于求解具有 4 个未知数的 4 个非线性方程组。

我在网上阅读了scipy.optimize可用于求解非线性方程组的内容。但我需要一个初步的猜测。

回到问题的物理学，我有以下初始条件：

这些初始条件如何帮助我获得初始猜测，以便我可以使用 解决我的问题scipy.optimize？

我有一个数字（浮点数）让我们说 4.37。在某些时候，这个数字会更改为另一个值，基本上可以是 anthing，但仍然浮动并带有 2 个逗号。我需要的是从第一个数字到第二个数字的良好过渡。特别是我正在寻找这样的显示方式：

从数字 A 开始，它开始快速增长，一旦接近第二个，它就会减速。它应该在大约 0.8 秒内从数字 A 转到 B。

此数字显示在 DIV 中。