matlab求非线性最大误差

在MATLAB中，求解非线性系统的最大误差通常涉及到优化问题，特别是最小化某个函数与特定值之间的差异。这可以使用`fminunc`函数或者`lsqnonlin`函数来完成，这两个函数都属于优化工具箱。

假设你有一个非线性的目标函数`fun(x)`，你想找到该函数的最小值，使得`y = fun(x) - target`的绝对值最小，其中`target`是你期望的结果。以下是一个基本的步骤：

1. 定义函数`fun`和目标值`target`。

function error = myFun(x)
    % 这里替换为你的实际非线性函数
    error = fun(x) - target;
end

2. 初始化搜索点`x0`。
3. 使用`fminunc`或`lsqnonlin`：

options = optimoptions('fminunc', 'Algorithm', 'quasi-newton'); % 或者 'lsqnonlin'
[x, fval] = fminunc(@myFun, x0, options); % 如果是lsqnonlin，可能是@myFun, x0
max_error = abs(fval);

`fminunc`更适合连续函数，而`lsqnonlin`用于解决更多的最优化问题，如曲线拟合、方程组等。