CurveFitting.least_squares

zur Methode der kleinsten Quadrate

Funktionsübersicht
.linear.polynomial.least_squares.ordered_least_squares.line
Beschreibung
Die Funktion besitzt folgende Argumente:
TMatrix (Liste von Punkten bzw. Messdaten)
gModellfunktion (mit einer Gleitkommazahl sowie einem Array als Argument)
zStartwert (Array)
qString 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_marquardLevenberg-Marquard-Algorithmus
nelder_meadNelder-Mead-Verfahren
defaultKombination 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
Im folgenden Beispiel wird eine Ausgleichsrechnung zur Modellfunktion
durchgeführt. Das Ergebnis wird entsprechend graphisch dargestellt.
Vorschau aktualisieren