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より具体的には、次の形式の複素関数の実数成分と虚数成分に対応する実験データを収集した問題に取り組んでいますy(x) = a + b/(x*i) + c/(x+i) + d/(x*i) [注:i虚数単位として使用しています。そして、関数を少し単純化しましたが、重要な方法ではありません]。言い換えれば、私は（理論的に）私が知っているようなデータを持っていますy[x1 x2 ... xn] = [t1 t2 ... tn] + [s1 s2 ... sn]*i。したがって、任意のx値について、 の実数成分と虚数成分の両方の実験データを個別に収集しましたy。
の虚数成分と実数成分の両方がy同じパラメーターに依存するため (上記の式で与えられる: a,b,c,d)、このデータを同時に、または 1 つの単位として曲線近似できると非常に有益です。

私は考えました：

  1. 曲線フィッティング中: これを 1 つの関数として処理しようとしています。関数が正しく出力できるようにする「実数」または「虚数」を指定するある種のタグまたはインジケーターがあります。

  2. これを単一の複雑な関数としてカーブ フィッティングします。

  3. 2 つの機能としてのカーブ フィッティングを、同時に、または解に向かって交互に繰り返します。

私はこれらのアイデアをうまく​​実装することができませんでした。それらのいずれかが可能ですか？私に答えを与えるかもしれない別の解決策はありますか？続行する方法について何か提案はありますか?

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nlinfit虚数で私にとってはうまくいくようです：

beta = nlinfit(x, y, @(b, x) b(1) + b(2)/(x*i) + b(3)/(x+i) + b(4)/(x*i), randn(4,1));

これはおそらく、実数部と虚数部の両方の二乗誤差の合計を同時に最小化することと同じです。

于 2012-07-25T18:17:27.917 に答える