matlab信赖区最小二乘

在 MATLAB 中，信赖区最小二乘（Trust Region Least Squares）是一种用于解决最小二乘问题的数值优化方法。该方法通过在每个迭代步骤中构建一个信赖区域来保证收敛性。

在 MATLAB 中，可以使用 `lsqnonlin` 函数来实现信赖区最小二乘。该函数可以处理非线性最小二乘问题。以下是一个简单的示例：

% 定义目标函数
fun = @(x) [10*(x(2)-x(1)^2); (1-x(1))];

% 定义初始点
x0 = [-1,2];

% 定义信赖区域大小
options = optimoptions('lsqnonlin','Algorithm','trust-region-reflective');

% 调用 lsqnonlin 函数求解最小二乘问题
 = lsqnonlin(fun,x0,[],[],options);

% 输出结果
disp(x);

在上述代码中，`fun` 是目标函数，`x0` 是初始点，`options` 是指定算法为信赖区反射算法的选项。调用 `lsqnonlin` 函数时，将目标函数、初始点、约束等作为输入参数，并给出选项进行求解。最后，输出结果 `x` 表示找到的最优解。

请注意，以上示例仅用于说明如何使用 MATLAB 中的 `lsqnonlin` 函数进行信赖区最小二乘求解，具体问题的实现可能会有所不同。您可能需要根据自己的具体问题进行相应的调整和修改。