虽然这是最基本的非线性求解器,它是惊人的强大。它是基于牛顿迭代方法在9.6章7 c的数值食谱的表现功能和体面的初始猜测,它至少是二次收敛性。但是它可能会失败如果有当地的最低标准,雅可比矩阵的条件差或初始猜测是相对的解决方案。当收敛是负的,它将试图回溯和线搜索。这是验证与MATLAB优化工具箱和fsolve IPOPT (https://projects.coin-or.org/Ipopt)。请参阅注释和示例的帮助。
注意:LSQ曲线拟使用newtonraphson类型问题也可以解决。这些问题有很多数据为一个函数,但函数的系数是未知的。因为有更多的数据比未知数,剩余为每个数据点是最小,雅可比矩阵不是方阵。这些问题通常与国旗退出2:“可能聚集。”和解决方案是最适合“最小二乘意义上的。
信贷:穆迪图来自维基百科
http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/80/Moody_diagram.jpg
引用作为
马克Mikofski (2023)。NewtonRaphsonGitHub (https://github.com/mikofski/NewtonRaphson)。检索。
版本使用GitHub缺省分支不能下载
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
|---|---|---|---|
| 2.0 | 添加BSD-3许可证。 |
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| 1.6.0.1 | 连接到github |
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| 1.6.0.0 | *让稀疏矩阵,取代电导率与康德()() |
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| 1.5.0.0 | 0.4版本——退出如果任何dx是南或inf,允许lsq曲线拟类型问题。 |
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| 1.4.0.0 | (1)修复需要假var dx和融合显示第0个迭代错误,和(2)如果f isnan isinf之前需要设置lambda2和f2继续错误(3)也再植喜怒无常的图表 |
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| 1.2.0.0 | v0.3:显示RCOND和λ每一步。在funwrapper使用ducktyping。删除Ftyp和F缩放。使用回溯行搜索。输出消息,exitflag和最小相对的一步。 |
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| 1.1.0.0 | 删除TypicalX FinDiffRelStep,改变函数宏指令evalf &新示例使用隐式科尔布鲁克公式解决了管流问题 |
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| 1.0.0.0 |
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