敏派 信息 该存储库包含来自netlib.org的原始双精度Minpack，以及CMake makefile和示例。 关于民派 Minpack包括用于解决非线性方程和非线性最小二乘问题的软件。 五个算法路径分别包括一个核心子例程和一个易于使用的驱动程序。 该算法或者从雅可比矩阵的解析规范出发，或者直接从问题函数出发。 这些路径包括具有带状雅可比矩阵的方程组系统，具有大量数据的最小二乘问题以及用于检查雅可比矩阵与函数的一致性的工具。 阿贡国家实验室的JorgeMoré，Burt Garbow和Ken Hillstrom。 文献资料 Minpack包含4个子例程，用于求解非线性方程组： hybrd ， hybrd1 ：雅可比矩阵是通过前向差分近似计算的。 hybrj ， hybrj1 ：用户提供雅可比矩阵 和6个用于解决非线性最小二乘问题的子例程： lmdif ， lmdif1 ：通过

在分析不精确雅可比牛顿法的基础上，进一步研究了不精确雅可比矩阵在精确解附近奇异的求解方法。利用雅可比矩阵与函数自身，在不增加新的计算量前提下，得到改进的求解非线性方程组的不精确雅可比牛顿算法。数值结果表明，改进后算法与原不精确雅可比牛顿法具有相同的计算效率，而且在使用上更为方便，有效。

烟花算法是最近提出的一种效率较高的优化算法，已被用于求解众多的优化问题。 给出利用烟花算法求解非线性方程组的方法。 实验表明，所提出的算法对于求解变量耦合的非线性方程组比其他算法占有优势，进一步分析存在优势的原因。

牛顿法求解非线性方程组（matlab）课设,需要在matlab7.0上运行，已经调试过了

MATLAB学习研究，转MATLAB牛顿法求解非线性方程组 源程序代码(1).rar

求解非线性规划 min f=exp(x1x2x3x4x5) 源码与结果

Matlab集成的c代码流氓实验室 重要的： RogueLab（即将重命名）目前正在准备发布，如果一切按计划进行，则应在几周内提交论文。 GitHub上可用的所有文档都已经过时（至少已经使用了一年），目前只有我们小组才能访问当前唯一可用的文档，直到我提交论文为止。 提交论文并清理此存储库后，我将上传大量文档。 过时的自述文件 ##重要提示：我测试了在MATLAB 2013a和2015a中解决的问题，并且在2013a中遇到了有限背景波的一些问题。 这在2015a中均未显示，不知道是什么原因造成的。 此存储库已经有一段时间没有维护了，但是我正在对其进行重新开发并更新求解器。 ##简介HighNLSE是使用分步傅里叶方法求解非线性Schrodinger方程的一组高阶数值解算器。 这里有一个非常简单的解释： ##如何使用它要使用此求解器，您必须运行主脚本并修改仿真参数。 ##解算器的类型：###解算器有两类： 多产品集成商：这些集成商速度更快。 有关更多信息，请参见本文： 辛积分器：比多产品积分器慢得多，但它们不包含减法，这可能会引入额外的误差。 我强烈推荐多产品集成商。 有关此方法和我使用的

完整代码，可直接运行

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函数 LMFnlsq.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 标准的Levenberg-Marquardt算法已由Fletcher修改，并在多年前用FORTRAN进行了编码（请参见参考资料）。 该版本的LMFnlsq是其完整的MATLAB实现，通过将迭代参数设置为选项进行补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 函数的调用相当简单，是以下之一： LMFnlsq % 用于帮助输出Options = LMFnlsq('默认'); 选项 = LMFnlsq(Name1,Value1,Name2,Value2,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0); x = LMFnlsq(Eqns,X0,'Name',Value,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0,Options); [x,ssq]