帮我根据上面的报错信息更改求解代码

基于上述报错信息，这里有一些建议来帮助你改进`fsolve`求解代码，以解决“函数值向量不接近于零”的问题：

1. **检查停止条件**：
- 确保你的`fsolve`调用有合适的停止条件，比如迭代次数上限、函数值变化阈值或者残差（目标函数值）小于某个临界值。可以尝试增加迭代次数上限或减小函数容差。

options = optimoptions('fsolve', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'trust-region-dogleg');
[solution, ~] = fsolve(@your_function, initial_guess, options);

2. **更新目标函数**：
- 如果函数值的非线性部分不易收敛，考虑对函数做线性化处理，或者采用其他数值稳定的方法。

3. **调整初始猜测**：
- 尝试提供一个更靠近潜在解的初始猜测，有时初始化的重要性不容忽视。

4. **优化参数**：
- 对于`trust-region`方法，你可以调整`StepTolerance`（步长容忍度）、`FunctionTolerance`（函数值容忍度）或`MaxIterations`（最大迭代次数），以适应问题特性。

options.FunctionTolerance = 1e-9; % 更严格的函数值接受范围

5. **解决正则问题**：
- 问题可能是局部最优而非全局最优。如果确实需要，可以添加随机扰动到初始猜测或使用不同的优化算法如`levenberg-marquardt`。

6. **监控并记录过程**：
- 使用`Display`选项跟踪每个迭代的信息，以便更好地理解何时遇到困难。

如果你能提供具体的`@your_function`表达式，我可以给出更针对性的建议。同时，别忘了在修改之后运行`[solution, output] = fsolve(...)`以获取完整的返回结果以及任何额外的信息。