数值计算算法共轭梯度与最小二乘示例

在Matlab中，共轭梯度法是一种常用的优化算法，用于求解非线性最小二乘问题。该算法通过迭代求解目标函数，使得其梯度逐渐减小，最终达到最小值。下面是一个使用Matlab实现共轭梯度法的示例代码。 示例代码： function [result, x_result, num] = conjungate_gradient(f, x0, epsilon) syms lambdas; n = length(x); nf = cell(1, n); for i = 1 : n nf{i} = diff(f, x{i}); end nfv =

在Matlab中，递推最小二乘算法被广泛应用于参数估计、系统辨识和自适应控制领域。

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

拓展递归最小二乘算法（输出噪声）用于估计随时间变化的传递函数参数，同时估算应用于系统输出的噪声特性。

在进行到第十步时，识别参数基本稳定，系统输出与模型误差也趋于稳定。由于只有3个参数需识别，递推校正算法显示出良好的收敛性。

基于Matlab语言实现的最小二乘影像匹配程序。

本程序提供 PLS 偏最小二乘的 MATLAB 实现，支持单因变量和多因变量情况。

如果你需要做一些涉及到非线性最小二乘优化的工作，这份 Matlab 资源包应该挺适合你的。里面的源码已经过严格测试，可以直接拿来跑，免去了调试的烦恼。 Matlab 的优势都知道，强大的数学和科学函数库，尤其适合做数值计算、信号、优化等任务。你可以快实现和测试各种算法，像非线性拟合这种问题，Matlab 的工具箱能有效你提高效率。 除了能实现高效的计算，Matlab 的可视化功能也不错，能把算法的结果以图形的方式清晰展示出来，让你在调试时一目了然。而且开发环境也蛮直观的，学习起来不需要太多负担。如果你想进一步加速算法的计算过程，Matlab 还支持并行计算，简直是开发者的福音。 ，如果你正在做

偏最小二乘（PLS）回归在Matlab开发环境中的具体应用情况。