fminsearch和fminunc

fminsearch和fminunc是MATLAB中的优化函数，用于求解无约束和有约束的非线性最小化问题。其中，fminsearch使用的是单纯形法，而fminunc使用的是牛顿法或拟牛顿法。两者都可以用于求解多元函数的最小值，但是fminunc更适用于高维问题，而fminsearch更适用于低维问题。

相关问题

fminunc和fminsearch的区别

### 回答1：
fminunc和fminsearch都是MATLAB中用于求解无约束优化问题的函数，但它们有一些区别。

fminunc是使用牛顿法或拟牛顿法求解优化问题的函数，它需要提供目标函数的梯度信息。因此，当目标函数的梯度容易计算时，fminunc是一个很好的选择。

fminsearch是使用单纯形法求解优化问题的函数，它不需要提供目标函数的梯度信息。因此，当目标函数的梯度难以计算时，fminsearch是一个更好的选择。

总之，fminunc和fminsearch都是用于求解无约束优化问题的函数，但它们的求解方法和要求的信息不同，需要根据具体问题选择合适的函数。

### 回答2：
fminunc和fminsearch都是Matlab中优化工具箱（optimization toolbox）中的函数，用于求解非线性最小二乘问题。它们的差异在于其优化算法的选择。

fminunc使用的是拟牛顿算法（quasi-Newton algorithm），它通过预估Hesse矩阵的逆矩阵，来近似地求解目标函数的最优解。在实际应用中，fminunc通常表现出良好的优化效果，可以在很短的时间内找到较为接近于全局最优解的解。

fminsearch使用的是单纯形法（Nelder-Mead algorithm），它是一种基于局部搜索的优化算法。单纯形法不需要计算目标函数的一阶或二阶导数，因此它对于目标函数不光滑或具有噪声的情况下表现出很好的优化效果。然而，单纯形法不保证一定找到全局最优解，因此它通常被用于解决小规模的优化问题。

总之，fminunc和fminsearch适用于不同类型的优化问题，选择合适的函数取决于目标函数的特点以及优化的需求。同时，还可以通过调整算法的参数或者使用其他优化算法来增强优化的效果。

### 回答3：
fminunc和fminsearch都是MATLAB提供的优化工具箱中的函数。它们都可用于寻找单变量函数或多维函数的最小值。尽管两者都旨在解决此问题，但它们有着细微的差异。

首先，fminunc适用于优化高维函数（具有大量变量）而fminsearch是优化低维函数的首选。当变量维数较小时，fminsearch更快而且更容易实现。当变量维数变大时，fminunc不仅可以更快，而且还可以处理范数约束和线性或非线性不等式约束等复杂约束问题。

其次，fminsearch通常比fminunc慢，因为fminunc需要计算梯度和海森矩阵。当函数中的导数难以计算或计算导数的成本很高时，fminsearch通常是更具优势的选择。但是，当导数可用时，使用fminunc通常会更快，因为它可以利用导数来更好地逼近并获得更精确的最小值。

最后，除了速度和约束处理之外，这两个函数还可以处理不同类型的优化问题。fminsearch仅适用于寻求最小值，而fminunc可用于解决未知参数的最大似然估计（MLE）问题，其中似然函数要优化。此外，fminunc还可以用于非线性方程组的求解。

总之，fminunc和fminsearch在适用场景和速度上存在差异。选择适当的优化工具取决于您的问题的性质和计算资源的来源。

matlab inldnl

在matlab中，inldnl代表非线性函数拟合。非线性函数是指无法用简单的直线或曲线来描述其特征的函数。在matlab中，我们可以使用非线性最小二乘法来拟合这些函数。先给定一个目标函数的模型和一些初始参数值，通过优化算法不断调整参数值，直到得到最佳的拟合结果。matlab提供了多种非线性拟合函数，如lsqcurvefit、fminsearch和fminunc等。通过这些函数，我们可以灵活地进行不同类型的非线性函数拟合，如指数函数、幂函数、对数函数等。在使用inldnl函数时，我们需要提供一个目标函数，即我们要拟合的非线性函数模型，以及一些被拟合数据。根据提供的数据点和目标函数模型，inldnl函数会计算出最佳的拟合参数值，并返回拟合结果。这个拟合结果可以用于分析和预测数据。值得注意的是，不同的非线性函数拟合可能需要选择不同的优化算法和起始值，以获得更好的拟合效果。