options = optimset('Display', 'iter', 'TolX', 1e-6, 'TolFun', 1e-6, 'MaxFunEvals', 10000, 'MaxIter', 10000); initial_guess = [0.5, 0.5]; [a_b, ~] = fminsearch(@(ab) mse_fun(ab(1), ab(2)), initial_guess, options); a_opt = a_b(1); b_opt = a_b(2); disp(a_opt) disp(b_opt)

时间: 2024-01-24 21:03:08 浏览: 32
这段MATLAB代码是使用fminsearch函数来最小化mse_fun函数的结果，mse_fun函数的输入参数是a、b，输出是平均平方误差（MSE）。 optimset函数用于设置fminsearch函数的选项，这里设置的选项有： - 'Display', 'iter': 显示迭代过程； - 'TolX', 1e-6: x的容许误差； - 'TolFun', 1e-6: 函数值的容许误差； - 'MaxFunEvals', 10000: 最大允许的函数调用次数； - 'MaxIter', 10000: 最大迭代次数。 然后，使用fminsearch函数对mse_fun函数进行最小化操作。输入参数包括： - @(ab) mse_fun(ab(1), ab(2)): 这是一个匿名函数，输入参数为a和b，输出为mse_fun函数的结果； - initial_guess: a和b的初始值； - options: fminsearch函数的选项。 最后，输出a和b的最优值a_opt和b_opt。
相关问题

tions=optimset('display','iter','TolFun',1e-17,'Jacobian','on','TolX', ... 1e-20,'MaxFunEvals',1e6,'MaxIter',1e3,'LargeScale','on','Algorithm', ... 'trust-region-reflective','PrecondBandWidth',inf);

您好！根据您的代码，您使用了MATLAB的optimset函数来设置优化选项。optimset函数用于创建一个包含优化选项的结构体。 在您的代码中，您使用了以下选项来设置优化选项： - 'display','iter'：显示迭代过程中的详细信息。 - 'TolFun',1e-17：设置函数值收敛的容差为1e-17。 - 'Jacobian','on'：启用雅可比矩阵的计算。 - 'TolX',1e-20：设置变量值收敛的容差为1e-20。 - 'MaxFunEvals',1e6：设置最大函数调用次数为1e6。 - 'MaxIter',1e3：设置最大迭代次数为1e3。 - 'LargeScale','on'：指示问题是大规模问题。 - 'Algorithm','trust-region-reflective'：选择优化算法为信赖域反射算法。 - 'PrecondBandWidth',inf：设置预处理矩阵的带宽为无限大。 这些选项将在优化过程中使用，以控制算法的行为和收敛性。请注意，这些选项可以根据您的具体需求进行调整。 如果您对MATLAB优化工具箱或其中的任何选项有更多疑问，请随时向我提问！

options = optimset('Display','off', ... 'TolFun', 1e-8, ... 'MaxIter', 2000, ... 'Algorithm', 'interior-point-convex', ... 'FinDiffType', 'forward', ... 'RelLineSrchBnd', [], ... 'RelLineSrchBndDuration', 1, ... 'TolConSQP', 1e-8);

这段代码是在设置优化选项。具体来说，它设置了以下参数： - `'Display', 'off'`：禁用显示迭代过程的信息。 - `'TolFun', 1e-8`：指定目标函数值的容差，当目标函数值的变化小于该容差时，认为优化已经收敛。 - `'MaxIter', 2000`：指定最大迭代次数，当达到最大迭代次数时，优化算法停止。 - `'Algorithm', 'interior-point-convex'`：选择使用内点法来求解凸优化问题。 - `'FinDiffType', 'forward'`：指定使用前向差分来近似计算目标函数的梯度。 - `'RelLineSrchBnd'` 和 `'RelLineSrchBndDuration'`：这两个参数用于控制线搜索的步长，具体使用方法可能会因算法而异。 - `'TolConSQP', 1e-8'`：指定约束容差，当约束的变化小于该容差时，认为优化已经满足约束要求。 这些参数的具体含义和用法可能需要根据你的具体问题和优化算法进行进一步了解。

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options 是一个结构体，包含多个字段，例如 TolX、MaxIter 等。可以使用 optimset 函数来定义这些参数。 例如，要找到 banana 函数的最小值，可以指定 TolX 为 1e-8： [x,fval] = fminsearch(banana, [-1.2, 1], ...
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options = optimset('Display', 'off') X = fsolve('myfun', [0.5, 0.5], options) 6.2 函数极值 MATLAB的fmin和fmins函数用于寻找函数的最小值。fmin适用于单变量函数，而fmins用于多变量函数。它们...

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options = optimoptions('vpasolve', 'TolFun', 1e-2, 'TolX', 1e-2); s = vpasolve(f(x,y,z) == 0, g, options); 这样就可以正确地创建一个符号表达式求解器的选项对象，并将其作为输入参数传递给 vpasolve...

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在Octave中调用fminunc函数时，选项optimset('GradObj', 'on', 'MaxIter', 400)的意思是设置优化选项。具体解释如下： - 'GradObj'：表示使用梯度函数来计算目标函数的梯度。这是一个布尔值选项，'on'表示启用此...

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这是一个关于计算机视觉中的图像处理函数的问题，我可以回答这个问题。这个函数是用来优化单应性矩阵的，通过最小化残差来提高单应性矩阵的精度。如果存在 fminsearch 函数，则使用该函数进行优化，否则会发出警告并...

initial_Theta1 = randInitializeWeights(input_layer_size, hidden_layer_size); %初始化神经网络参数 initial_Theta2 = randInitializeWeights(hidden_layer_size, num_labels); %初始化神经网络参数 initial_nn_params = [initial_Theta1(:) ; initial_Theta2(:)]; options = optimset('MaxIter', 500);

最终，我们将会得到一个大小为(input_layer_size + 1) x hidden_layer_size + (hidden_layer_size + 1) x num_labels的初始参数向量initial_nn_params，以及一个包含最大迭代次数的训练选项options。

% 训练神经网络，得到最优参数 options = optimset('MaxIter', iter_count); costFunction = @(p) nnCostFunction(p, input_layer_size, hidden_layer_size, ... output_layer_size, input_X, output_Y, lambda); [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, init_nn_params, options);这几句代码有什么问题，帮我改正并给出改正后的代码

options = optimset('MaxIter', iter_count); % 使用优化器最小化代价函数，得到最优参数和代价 [nn_params, cost] = fmincg(costFunction, nn_params, options); 需要注意的是，上述代码仅供参考，实际情况...

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f=@(x) 0.4*x(2)+x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)+1/30*x(1)^3; x0=[0.5;0.5]; A=[-1,-0.5;-0.5,-1]; b=[-0.4;-0.5]; lb=[0;0]; option=optimset('Display','off'); [xmin,fmin]=fmincon(f,x0,A,b,[],[],lb,[],[],option)解析

我们还使用optimset函数设置了显示选项为'off'，以禁止输出优化过程中的详细信息。 最后，调用fmincon函数，传入目标函数f、初始点x0、约束条件A和b、变量下界lb以及选项option。该函数将返回最小化目标函数时的最...

f=@(x) 0.4*x(2)+x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)+1/30*x(1)^3; x0=[0.5;0.5]; A=[-1,-0.5;-0.5,-1]; b=[-0.4;-0.5]; lb=[0;0]; option=optimset('Display','off'); [xmin,fmin]=fmincon(f,x0,A,b,[],[],lb,[],[],option)

这段代码使用了 MATLAB 中的 fmincon 函数来求解一个约束最小化问题。 首先，定义了一个匿名函数 f，其中 x(1) 和 x(2) 分别表示变量 x 的两个分量。函数 f 表达式中的各项是根据给定的公式计算得出的。...

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在 Matlab 中，可以通过 optimset 函数来设置优化选项，包括 MaxFunEvals 和 MaxIter。这些选项可以通过以下代码增大其值： matlab options = optimset('MaxFunEvals', 1000, 'MaxIter', 500); 这里...

% 原始数据a = [1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25; 1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.25; 3 5 4 7 6 11];% 定义目标函数和约束条件fun = @(x)(x(1)-3.25)^2+(x(2)-1.875)^2+(x(3)-3.25)^2+(x(4)-1.875)^2+... (x(5)-6.25)^2+(x(6)-6.875)^2;lb = [0 0 0 0 0 0];ub = [20 20 20 20 20 20];A = [-1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0; 0 -1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0; 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0; 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1 0 0; 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1 0; 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1];b = [-3;-5;-4;-7;-6;-11];x0 = [1 1 1 1 1 1];% 求解非线性规划模型options = optimset('Algorithm','interior-point');[x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, [], [], lb, ub, [], options);% 输出结果disp('最小化总吨千米数：');disp(fval);disp('新料场位置：');disp(x);

options = optimset('Algorithm','interior-point'); [x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, [], [], lb, ub, [], options); disp('最小化总吨千米数：'); disp(fval); disp('新料场位置：'); disp(x);

a = [1.25 8.75 0.5 5.75 3 7.25; 1.25 0.75 4.75 5 6.5 7.25; 3 5 4 7 6 11]; fun = @(x)(x(1)-3.25)^2+(x(2)-1.875)^2+(x(3)-3.25)^2+(x(4)-1.875)^2+... (x(5)-6.25)^2+(x(6)-6.875)^2; lb = [0 0 0 0 0 0]; ub = [20 20 20 20 20 20]; A = [-1 0 0 0 0 0; 0 -1 0 0 0 0; 0 0 -1 0 0 0; 0 0 0 -1 0 0; 0 0 0 0 -1 0; 0 0 0 0 0 -1]; b = [-3;-5;-4;-7;-6;-11]; x0 = [1 1 1 1 1 1]; options = optimset('Algorithm','interior-point'); [x, fval] = fmincon(fun, x0, A, b, [], [], lb, ub, [], options); disp('最小化总吨千米数：'); disp(fval); disp('新料场位置：'); disp(x);

变量 fun 是目标函数，其中 x(1) 到 x(6) 分别表示新料场的横纵坐标和高度，目标是使得从各个矿山到新料场的运输距离之和最小；变量 A 和 b 是线性不等式约束条件，限制了各个矿山向新料场运输的吨千米数不超过给定...

matlab里g=1.2/((x-0.2)^2 +0.01) + 1.3/(x-0.8)^2+0.02 -10采用四阶龙格-库塔方法来计算函数g在0到1区间之间的积分G（x=0）=0的初始条件已知。比较使用不同的步长所获得的结果，并报告您的调查结果。

options = optimset('TolFun', 1e-10); % 设置积分精度 h_list = [0.1, 0.05, 0.01, 0.005, 0.001]; % 不同步长列表 for h = h_list x = x0:h:1; % 生成积分点 G = zeros(size(x)); % 初始化积分结果 G(1) = 0; %...

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