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。

加速正交最小二乘（AOLS）算法的Matlab开发。该算法优化数据处理效率，适用于多种科学与工程应用。通过Matlab平台，能够有效实现算法的高效运行和数据处理。

偏最小二乘（PLS）回归在Matlab开发环境中的具体应用情况。