実験データに適合するモデルを見つけなければなりません。問題は、モデルが複雑な関数であることです。
実部と虚部の両方について、モデルと実験データの間の誤差を最小限に抑える必要があります。fminsearch を使用して、エラーを最小限に抑える関数のパラメーターを見つけています。その機能を使うために、実部と虚部を分けました。
私の問題は、使用しなければならないエラーの機能がわからないことです。
今まで私は使用しています
ノルム ((error_in_real_part)^2+(error_in_imaginary_part)^2)
しかし、得られたモデルは、少なくとも虚部については、実験データをまったく満たしていません。初期条件を何度か変更しましたが、虚部の適合性を改善することはできません。虚数部の大きさは、実数部の数分の 1 です。それが理由でしょうか？