Минимизация функции одной переменной MatLab

6259
0
0

Урок 16. Численные методы Элементарные средства решения СЛУ
Функции для решения систем линейных уравнений с ограничениями
Решение СЛУ с разреженными матрицами
Точное решение, метод наименьших квадратов и сопряженных градиентов
Двунаправленный метод сопряженных градиентов
Устойчивый двунаправленный метод
Метод сопряженных градиентов
Квадратичный метод сопряженных градиентов
Метод минимизации обобщенной невязки
Квазиминимизация невязки - функция qmr
Вычисление нулей функции одной переменной
Минимизация функции одной переменной
Минимизация функции нескольких переменных
Аппроксимация производных
Аппроксимация Лапласиана
Аппроксимация производных конечными разностями
Вычисление градиента функции
Численное интегрирование
Метод трапеций
Численное интегрирование методом квадратур
Работа с полиномами
Умножение и деление полиномов
Вычисление полиномов
Вычисление производной полинома
Решение полиномиальных матричных уравнений
Разложение на простые дроби
Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
Решатели ОДУ
Использование решателей систем ОДУ
Описание системы ОДУ
Дескрипторная поддержка параметров решателя
Пакет Partial Differential Equations Toolbox
Что нового мы узнали?

Еще одна важная задача численных методов — поиск минимума функции f(x) в некотором интервале изменения х — от х 1 до х 2 . Если нужно найти максимум такой функции, то достаточно поставить знак «минус» перед функцией. Для решения этой задачи используется следующая функция:

[X.fval.exitflag,output] = fminbnd(@fun.x1,x2.options, p1,p2,...)

 fminbnd(@fun,xl,x2) — возвращает значение х, которое является локальным минимумом функции fun(x) на интервале xl<x<x2;

fminbnd(@fun,xl,x2.options) — сходна с описанной выше формой функции, но использует параметры to!X, maxfuneval, maxiter, display из вектора options, предварительно установленные при помощи команды optimset (смотрите описание lsqnonneg);

fminbnd(@fun,xl.x2,options.P1.P2...) — сходна с описанной выше, но передает в целевую функцию дополнительные аргументы: Р1, Р2..... Если требуется использовать параметры вычислений по умолчанию, то вместо options перед P1, Р2 необходимо ввести [ ] (пустой массив);

[x.fval] = fminbnd(...) — дополнительно возвращает значение целевой функции fval в точке минимума;

[x.fval .exitflag] = fminbndL.) —дополнительно возвращает параметр exitflag, равный 1, если функция сошлась с использованием options.tolX, и 0, если достигнуто максимальное число итераций options.maxiter.

В этих представлениях используются следующие обозначения: xl. х2 — интервал, на котором ищется минимум функции; Р1.Р2... — дополнительные, помимо х, передаваемые в функцию аргументы; fun — строка, содержащая название функции,   которая будет минимизирована; options — вектор параметров вычислений. В зависимости от формы задания функции fminbnd вычисление минимума выполняется известными методами золотого сечения или параболической интерполяции. Пример:

» options=optimset('tolX',1.е-10):

[x]=fminbnd(@cos.3,4,options) 

х =

3.1416

 

Теги MatLab САПР


    Вы должны авторизоваться, чтобы оставлять комментарии.

    При использовании материалов данного сайта прямая и явная ссылка на сайт radiomaster.ru обязательна. 0.1728 s