错误使用 optimoptions (第 124 行) OPTIMOPTIONS 不支持 FMINSEARCH。请使用 OPTIMSET 为 FMINSEARCH 创建选项。

在MATLAB优化工具箱中，`optimoptions` 是用于设置通用优化算法选项的函数，但它并不直接适用于特定的优化函数，比如 `fminsearch`。当您尝试用 `optimoptions` 调整 `fminsearch` 的参数时，会收到错误提示，因为它不是 `optimoptions` 支持的优化函数。

`fminsearch` 需要用 `optimset` 函数来创建和管理其专用的选项。`optimset` 是专门为 `fminsearch` 设计的，可以设置如迭代次数、收敛准则等特定选项。正确的做法应该是：

% 设置fminsearch的选项
options = optimset('Algorithm', 'quasi-newton', 'Display', 'iter'); % 示例选项

% 使用fminsearch并传递选项
[Te_optimal, ~] = fminsearch(@(x) ied_function(x, A, Se, w_values, Ie_data), initial_T, options);

在这个例子中，`'Algorithm', 'quasi-newton'`指定了搜索算法，`'Display', 'iter'`则指示在每次迭代时显示信息。

相关问题

如何使用Matlab中的polyfit函数和fminsearch函数进行多项式和非线性函数的最小二乘拟合？请提供示例代码。

在Matlab中，最小二乘法是一种强大的工具，用于寻找数据的最佳拟合曲线。无论是多项式拟合还是非线性函数拟合，Matlab都提供了方便的函数来简化这一过程。polyfit函数专用于多项式拟合，而fminsearch函数可以用于求解非线性最小化问题，包括但不限于分数函数、指数函数、对数线性模型和高斯函数的拟合。

参考资源链接：[Matlab最小二乘法曲线拟合实例与方法探讨](https://wenku.csdn.net/doc/74nkxpi0t1?spm=1055.2569.3001.10343)

对于多项式拟合，可以使用polyfit函数。例如，若要拟合一个二次多项式，首先需要准备数据点的x和y坐标向量，然后使用polyfit进行拟合，代码如下：

x = [1, 2, 3, 4, 5];  % 自变量
y = [2, 4, 6, 8, 10]; % 因变量
p = polyfit(x, y, 2); % 2代表二次多项式
fittedY = polyval(p, x); % 计算拟合后的y值

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o', x, fittedY, '-');

对于非线性函数拟合，如指数函数y = a*exp(b*x)，我们可以使用fminsearch函数，它需要一个目标函数和一个参数猜测的初始值。目标函数会计算预测值和实际值之间差异的平方和。以下是使用fminsearch拟合指数函数的示例代码：

% 原始数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.7183, 7.3891, 20.0855, 54.5982, 148.4132];

% 指数函数模型
model = @(b, x) b(1) * exp(b(2) * x);

% 目标函数计算残差平方和
residuals = @(b) sum((y - model(b, x)).^2);

% 初始参数猜测
initialGuess = [1, 1];

% 使用fminsearch最小化残差平方和
options = optimset('Algorithm', 'quasi-newton', 'Display', 'iter');
[bEst, resnorm, ~, exitflag, output] = fminsearch(residuals, initialGuess, options);

% 使用估计参数计算拟合曲线
fittedY = model(bEst, x);

% 绘制原始数据和拟合曲线
plot(x, y, 'o', x, fittedY, '-');

在使用这些工具时，理解你所拟合的函数模型以及数据的特性至关重要。Matlab的文档和《Matlab最小二乘法曲线拟合实例与方法探讨》能为你提供深入理解和应用这些工具所需的详细信息和示例。通过这些资源，你可以更好地掌握如何在Matlab中进行有效的曲线拟合，无论是线性还是非线性模型。

参考资源链接：[Matlab最小二乘法曲线拟合实例与方法探讨](https://wenku.csdn.net/doc/74nkxpi0t1?spm=1055.2569.3001.10343)

如何在Matlab中使用fminsearch函数解决非线性超定方程组，并与其他求解方法比较？

在Matlab中，解决非线性超定方程组可以通过多种方法，fminsearch是其中一种有效的全局优化函数，适用于无约束优化问题。超定方程组指的是方程个数多于未知数个数的情况，这类问题通常没有唯一解，而是寻找一组解使得方程组的残差达到最小。使用fminsearch时，首先需要构造一个目标函数，通常是方程组误差的平方和，然后通过最小化这个函数来寻找满足方程组的解。

参考资源链接：[使用Matlab求解非线性超定方程组](https://wenku.csdn.net/doc/4pw8jwov9q?spm=1055.2569.3001.10343)

以给定的非线性方程组为例，我们首先定义目标函数f，它计算了各个方程的误差平方和：

f = @(x) (3*x(1) + 2/(5+x(2)) - 6)^2 + (4*x(1) + 4/(5+x(2)) - 7)^2 + (9*x(1) + 4/(8+x(2)) - 12)^2 + (11*x(1) + 2/(4+x(2)) - 15)^2;

接着使用fminsearch函数求解这个最小化问题：

options = optimset('Display', 'iter'); % 显示迭代信息
[x, fval] = fminsearch(f, x0, options);

这里，x0是初始猜测值，options可以用来设置优化算法的选项，如显示迭代信息等。

除了fminsearch，Matlab还提供了其他几种解决方程组的方法。对于线性方程组AX = B，可以使用linsolve函数，而对于非线性方程或方程组F(x) = 0，可以使用fsolve函数。fsolve采用了拟牛顿法或其他迭代算法，需要用户提供导数信息或采用数值近似。与fminsearch相比，fsolve通常能够找到更精确的解，特别是在方程组有唯一解的情况下。

值得注意的是，这些方法在求解时的性能和结果准确性可能受到初始猜测值、方程组性质、优化算法的选取等因素的影响。因此，在实际应用中，可能需要结合问题的特定情况选择最合适的求解策略，并可能需要尝试不同的方法来验证解的稳健性。

有关这些方法的更多细节和使用技巧，可以参考《使用Matlab求解非线性超定方程组》一文，它详细介绍了Matlab中各种方程求解函数的使用方法和适用场景。

参考资源链接：[使用Matlab求解非线性超定方程组](https://wenku.csdn.net/doc/4pw8jwov9q?spm=1055.2569.3001.10343)