Optimization Toolbox

Mínimos cuadrados no lineales, ajuste de datos y ecuaciones no lineales

Optimization Toolbox puede resolver problemas de mínimos cuadrados lineales y no lineales, problemas de ajuste de datos y ecuaciones no lineales.

Optimización de mínimos cuadrados lineales y no lineales

Esta toolbox utiliza dos algoritmos para resolver problemas de mínimos cuadrados lineales con restricciones:

  • El algoritmo de conjunto activo se emplea para resolver problemas con límites y desigualdades o igualdades lineales.
  • El algoritmo reflexivo de región de confianza se emplea para resolver problemas de gran escala que solo tienen restricciones de límite.

Esta toolbox utiliza dos algoritmos para resolver problemas de mínimos cuadrados no lineales:

  • El algoritmo reflexivo de región de confianza implementa el algoritmo Levenberg-Marquardt usando un enfoque de región de confianza. Se aplica a los problemas sin restricciones y los problemas con restricciones con límite.
  • El algoritmo Levenberg-Marquardt implementa un método Levenberg-Marquardt estándar. Se usa para problemas sin restricciones.
Ajuste de una ecuación trascendental usando mínimos cuadrados no lineales.
Ajuste de una ecuación trascendental usando mínimos cuadrados no lineales.

Ajuste de datos

Esta toolbox brinda una interfaz especializada para problemas de ajuste de datos en la que puede buscar el miembro de una familia de funciones no lineales que se adapte mejor a un conjunto de puntos de datos. La toolbox utiliza los mismos algoritmos para problemas de ajuste de datos que los que utiliza para problemas de mínimos cuadrados no lineales.

Ajuste de una ecuación exponencial no lineal usando ajuste de curvas por mínimos cuadrados.
Ajuste de una ecuación exponencial no lineal usando ajuste de curvas por mínimos cuadrados.

Resolución de ecuaciones no lineales

Optimization Toolbox implementa un algoritmo de región de confianza dogleg para resolver un sistema de ecuaciones no lineales en donde hay tantas ecuaciones como incógnitas. Esta toolbox también puede resolver este problema utilizando los algoritmos reflexivo de región de confianza y Levenberg-Marquardt.

Resolución de una función Rosenbrock <i>n</i>-dimensional mediante el solver de ecuaciones no lineales.
Resolución de una función Rosenbrock n-dimensional mediante el solver de ecuaciones no lineales.
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