使用优化工具箱和未知函数。

优化是不可能在这种情况下描述,而不是在任何有意义的方式。

假设你给我一个好输入和相应的输出列表,每个写入精度有限,假设在一个函数,返回我可以给你 完美的 匹配值舍入误差范围之内。这是理论上的东西吗 可能的 吗? 是的 ——拉格朗日插值和Chebychev函数表明,它是可能的。所以你给我一些数据,我给你回一个函数,在数学上是完美的,所以它必须 正确的 函数,不是吗?

不。如果你给我输入1 5 17 x =(1、2、3),当然我可以给你一个二次函数符合他们完美:我也可以给你一个二次函数加上一个347 Hz正弦波的幅值342303。正弦波是0 2π的整数倍,所以正弦波贡献点测量你一无所有。因此,二次+正弦波 也 一个完美的组合。所以是346 Hz的变异。或-654321幅。或-654322…

过了一会儿,你会发现有一个文字 无限 完全适合任何有限数据的函数内舍入误差,,他们可以给 极 不同的结果点中间的你给明确的数据。

…和在任何情况下,有无限的解决方案,任何的可能万博 尤文图斯 一个 他们是“正确”的解决方案的场合就是0。1 /∞- - > 0。

因此,如果你有数据,而你不知道 形式 功能需要,你永远不能得到“正确”的功能,以优化在任何有意义的方式。

情况有很大的不同,如果你有一个有限的列表 形式 相关的函数,参数未知的:在这种情况下,你可以做拟合每个表单的数据到达潜在功能优化。

…遗憾的是,事实证明,即使你有一个有限的列表形式,很多时候你还不能决定,或者你甚至可以发现不同的人比功能更适合你 知道 是正确的。噪声对曲线拟合令人不快的事情。不过,好消息是,在安装形式的列表,你可以继续做 预测 和那些能帮助清除作物的可能性。