で非線形最小二乗近似を実行しlsqcurvefit、ヤコビアンを出力 (つまり[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqcurvefit(...)) として取得すると、ヤコビアンの 6x6 行列が得られます。私が推定している状態のパラメーターの数は 6 で、測定値の次元数は 2 であるため、2x6 の行列が期待されます。何が起きてる？
質問する
501 次
1 に答える
3
それで、私はそれを理解しました。2x1 の観測が 3 つあるため、内部的lsqcurvefitには、私が考えていた方法 (2x3 行列) ではなく、6x1 ベクトルとしてそれらを格納しています (線形索引付けを参照)。これは、ドキュメントが不明確であることと、私の側で最小二乗法が誤解されていることが原因の 1 つです。
とにかく、返されるヤコビアンは基本的に 3 つの 2x6 ヤコビアン (6 次元状態に関する観測セット i の部分) が互いに積み重なったものであり、これは最小二乗ヤコビアンの予想される動作です。4 番目の観測値がある場合、ヤコビアンは 8x6 になります。
于 2013-06-25T16:02:58.213 に答える