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Escribir código para utilizar la función lsqnonlin en " Matlab " para resolver problemas no lineales de mínimos cuadrados utilizando el algoritmo de Levenberg -Marquardt . Según la documentación de MathWorks, la sintaxis es:
x = lsqnonlin ( diversión, x0 )
La función se inicia en el punto " x0" y encuentra a un mínimo de la suma de los cuadrados de las funciones descritas en la "diversión ". para utilizar esta función específicamente para el algoritmo de Levenberg -Marquardt , utilice la opción " ScaleProblem " en la definición de la función .
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Escribir código para utilizar la función fsolve en " ; MatLab " para resolver sistemas de ecuaciones no lineales utilizando el uso del algoritmo de Levenberg -Marquardt . Según la documentación de MathWorks , la sintaxis es :
x = fsolve ( diversión, x0 )
x = fsolve ( diversión, x0, opciones)
La función busca una raíz ( cero) de un sistema de ecuaciones no lineales , comenzando en un punto , x0, y de forma iterativa tratando de resolver los problemas en la función de "diversión". para utilizar esta función específicamente para el algoritmo de Levenberg -Marquardt , utilice la opción ScaleProblem en la definición de la función .
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lanzar su + + editor de C y lo utilizan para escribir código para utilizar las funciones de Levmar para resolver problemas no lineales utilizando el algoritmo de Levenberg -Marquardt lineal y . Las funciones Llevmar están libremente disponibles bajo la Licencia Pública General de GNU y han sido desarrollados para ser compatibles con " Matlab " y varios de programación comunes idiomas. Las funciones Levmar están escritos en C + + y exponen las funciones y el código de optimización restringida y no restringida . Usted puede modificar el código para satisfacer sus necesidades y personalizar para que se ajuste a su implementación del algoritmo de Levenberg -Marquardt .