taramath
CurveFitting.least_squares
zur Methode der kleinsten Quadrate
.linear .polynomial .least_squares .ordered_least_squares .line
Beschreibung
Die Funktion besitzt folgende Argumente:
T Matrix (Liste von Punkten bzw. Messdaten)
g Modellfunktion (mit einer Gleitkommazahl sowie einem Array als Argument)
z Startwert (Array)
q String zur Definition des Verfahrens (optional)
Unter Verwendung der Modellfunktion
wird die Zielfunktion
minimiert. Dabei ist eine -Matrix zur Definition der Messdaten .
Verwendet wird ein iteratives Verfahren zum Startwert , wobei optional folgende Methoden zur Auswahl stehen (Argument q):
levenberg_marquard Levenberg-Marquard-Algorithmus
nelder_mead Nelder-Mead-Verfahren
default Kombination der beiden Verfahren zuvor
Als Voreinstellung wird default verwendet.
Achtung: Im Allgemeinen kann nicht garantiert werden, dass eine Optimallösung des Problems bestimmt wird. Die Lösung hängt insbesondere auch vom Startwert ab.
Beispiel 1
Im folgenden Beispiel wird eine Ausgleichsrechnung zur Modellfunktion
durchgeführt. Das Ergebnis wird entsprechend graphisch dargestellt. Vorschau aktualisieren