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fsolveとlsqcurvefitを使用して、データセットに適合する陰関数によって定義されたモデルの最適化されたパラメーターを見つけようとしています。別々のmファイルで3つの関数を定義しました。1つは定義する4つのパラメーターの陰関数の定義、2つ目はfsolveを使用して定義された陰関数の根を検索し、3つ目はlsqcurvefitを使用して最適化された値を検索します。 4つのパラメータについて。当然、パラメーターに十分な初期値を定義する必要がありますが、さまざまな妥当な組み合わせを試した後、lsqcurvefitは常に約20〜30回の反復で実行され（matlabは、各反復後にfsolveによって検出された解で計算されたベクトル値を出力します）、次に出力します。

「関数値とYDATAサイズが不釣り合いである」ことがわかりません。突然、反復が最初に20〜30回実行されるときに。各反復後に出力される値は、ほぼゼロでいっぱいです（適切に適合）が、最後のいくつかの「爆発」は0から1になります（係数は10の累乗）。エラーに関するヘルプをいただければ幸いです。

Sum[(i + 1) (n - i), {i, 0, n - 1}]

これは、i=0 から n-1 までの境界を持つ ( i+1)(n-1) の合計です。

それはO（n ^ 2）またはO（n ^ 3）ですか？どうやってそれを見つけたのか説明してもらえますか？ありがとう。

正の整数の 2 つの範囲とx: [1 ... n]、y: [1 ... m]0 から 1 までのランダムな実数 R が与えられた場合、x_i / y_j が R に最も近くなるように、x と y から要素のペア (i,j) を見つける必要があります。

このペアを見つける最も効率的な方法は何ですか?

私は、完全なビッド/オファー金額のみを受け入れる市場で、正確なレートに一致する通貨取引を行おうとしています。特定のレートで最大の取引を可能にしたい。これはおもちゃのプログラムであり、実際の取引ボットではないため、C＃を使用しています。

分子と分母が大きくなる可能性がある場合でも（100000+）、妥当な時間で答えを返すアルゴリズムが必要です。

私が実際に何をしようとしているのかを考える前に、似たような前の質問（http://stackoverflow.com/questions/4385580/finding-the-closest-integer-fraction-to-a-given-random-real）をしました達成するために、私は別の、しかし関連する問題を解決しようとしていることがわかりました。

私はグーグルで何かを検索していて、ある人が一枚の素材を取り、カットを最大化できるソフトウェアを必要としているという投稿を見ました。

ロールの幅と長さを入力できる必要があります。次に、必要なカットのサイズを入力します。すべてのサイズが入力されると、ソフトウェアは材料をカットする方法を教えてくれ、彼が最大限の効率を達成できるようにします。

可能？？？

AIが関与していますか？

結果が1つあり、銀行口座で受け取ります。その口座に基づいて、ユーザー口座に残高を入れる必要があります。

試行された合計491.50/0.95 = 517.36から処理コストをどのように見つけることができますか？これは間違っていますか？それは500.00でなければなりません（私の予想に）

ユーザーバランスには500.00が必要です500.00を選択すると、5％の割引が受けられますこれには手数料がかかります

したがって、問題は491.50からです。約束されたバランスを得るには、少なくとも処理コストを見つける必要があります。

解決策はありますか？自分でそれを理解することはできません...

ショートカット：a）私は491.50を入れました-> b）私の式は私がバランス500.00を適用することを提案します（これが主な目標です）

カスタム管理図があります。たとえば、300x300ピクセルで、100万ポイント以上（おそらくそれ以下）のサイズのグラフです。そして今、彼は非常にゆっくりと働いていることは明らかです。視覚的な違いが最小限で、わずかなポイントしか表示されないアルゴリズムを探しています。

必要な機能を備えたコンポーネントへのリンクがあります（200万ポイントのデモ）：

そのような機能性を実現するための方法、リンク、または考えに感謝します。

Pythonスクリプトを使用して「一次最適性」の値を取得する方法に興味があります。最適化のために、Pythonにはscipy.optimizeやopenoptのような多くのモジュールがあります。しかし、私はそのモジュールを使用して一次最適性を得る方法を混乱させました

これは、一次最適化を取得するためのサンプルmatlabスクリプトです

これは、ここのmathworksからのfooリファレンスの一部 です

ご清聴ありがとうございました、2011年明けましておめでとうございます:)

シミュレーテッドアニーリング最適化を使用してKreisselmeierSteinhauser（KS）関数を実装するにはどうすればよいですか？KSfuncを使用したSAのコードは次のとおりです。

KS関数は次のように実装されます。

Math SE でこの質問をしましたが、回答はあまり満足のいくものではありません。だから私はここでもう一度尋ねました：

線形不等式と等式の制約に関する最適化の問題があります。

問題は、目的関数が一連のヘビサイド ステップ関数の和で構成されていることです。

目的関数の擬似コードは次のとおりです。

私が得た提案は、ステップ関数を滑らかな関数として近似し、この目的のために非線形最適化を使用することです。しかし、スムーズな関数変換を行わずにこれを解決できるものは MATLAB ツールボックスにありますか?