将非线性方程组的求解转化为函数优化问题，结合遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点，及区间算法特有的解的存在性检验准则，提出了一种区间—遗传算法。在迭代计算过程中，区间算法为遗传算法搜索提供可靠区域，同时遗传算法为区间算法提供安全的初始区域。数值实验表明，该算法能够在较大范围的初始区间内快速，可靠地迭代得到高精度的区间解，是求解非线性方程组的一种有效的算法。

针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

001 matlab最小二乘求解非线性曲线拟合（含复合参数）

结合梯形方法和向后二阶Euler方法导出TR-BDF2方法,此方法是二阶精度的单步隐式方法,具有L-稳定性。通过合理选择参数,不但可以使此方法的稳定区域达到最大,而且可以很好地节省计算量。数值试验表明,与梯形方法相比,TR-BDF2及应用过程中可以取较大步长,当精度要求一定时,新算法大大减少了计算量。

MC求解非线性规划matlab代码

Matlab实例源码教程：如何用MATLAB求解非线性微分方程做一个最基本的假设：你们都看过高数。 一。老湿发话了：童鞋们，求解一下这个方程，判断她是否稳定。要是稳定，那么她是否存在极限环：一看明白了，这不就是传说中的范德普方程。地球人都知道她稳定并有极限环。现在我们就看看如何用MATLAB求解她的轨迹。 二。一般的计算机求解方程的方法无外乎是这样：首先把该方程改写成一个规范的形式，一般使用状态空间表示法；而后调用已有的算法进行求解；最后对得出的结果进行处理，比如画图之类的。接下来就对这三大步分别作出解释。 三。输入待求解的方程。         首先我们知道，状态空间的

我们已经学习了求解线性方程组。 他们有不同的技术，如克莱默规则、高斯消元等。 但是现实生活中的大量方程本质上是非线性的。我们知道各种数值方法，如牛顿-拉夫森方法、Regula Falsi 方法等，以找到这些方程的数值解。 但是如果方程有多个自变量呢？ 然后按照规定，不。 方程的数量必须等于方程的数量！ 这些方程形成一个系统。 我们如何解决这样的“非线性方程组”？ 上面提到的迭代方法的推广适用于“非线性方程组”。 非线性方程组可以由“超越方程”或“N阶方程”或“多项式方程”或它们的组合组成。 此脚本演示了如何使用“牛顿-拉夫森方法”来求解 3 个自变量中的“非线性方程组”。 该方法如下进行。 让 f = f (x,y,z) ; g = g (x,y,z) ; h = h（x，y，z）是3个非线性方程。 让 (fx , fy , fz) ; (gx , gy , gz) ; （hx

一种新的求解非线性最小二乘问题的牛顿迭代算法.docx

关于序列二次规划（SQP）算法求解非线性规划问题研究.doc