批处理分区非线性最小二乘：当您有大量非线性最小二乘问题，但只有一个模型时，可以加快速度-matlab开发

偶尔我会看到解决很多非线性最小二乘问题的请求，所有这些问题都有相同的模型，但数据集不同。 简单的答案是循环，或者您可以使用并行计算解决方案。 但是，您也可以使用优化工具箱求解器中内置的功能 - 允许您使用块对角雅可比矩阵并行解决许多小问题。 例如，假设要求您估计模型的系数y = a1 + a2*exp(a3*x) 这是使用任何非线性回归工具解决的简单问题。 （我推荐我自己的 fminspleas，也在 File Exchange 上。）但是假设您有 10000 组数据，那么您需要求解 10000 组参数？ 您可以只使用循环，但循环并不总是解决问题的最有效方法。 batchpleas 是解决这个问题的工具。 它通常允许吞吐量提高一个数量级，而无需任何并行处理工具箱。 例如，我在包含的演示中提供的示例在将一组 10000 条曲线拟合到数据时显示了 13-1 的加速，每个曲线都有 3 个要估计