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cq0932金蟲 (初入文壇)
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[求助]
求教fsolve如何查看每次迭代的x值?
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利用fsolve可以求解非線性方程的數(shù)值解,但是只有最后的結果,沒有每步迭代的x取值。 在求解之前設置迭代顯示的選項 options=optimset('Display','iter'); 輸出窗口中顯示如下: Norm of First-order Trust-region Iteration Func-count f(x) step optimality radius 0 2 2.61482e-007 0.000171 1 1 3 2.61482e-007 0.00152725 0.000171 1 2 5 1.51338e-007 0.000381811 0.000109 0.000382 3 6 1.51338e-007 0.000954528 0.000109 0.000955 4 8 8.78862e-008 0.000238632 8.52e-005 0.000239 5 10 7.98377e-008 0.00059658 8.75e-005 0.000597 6 11 7.98377e-008 0.00059658 8.75e-005 0.000597 7 13 6.53061e-008 0.000149145 8.2e-005 0.000149 8 15 5.49734e-008 0.000149145 7.79e-005 0.000149 9 17 4.84382e-008 0.000149145 7.17e-005 0.000149 10 19 4.1506e-008 0.000149145 6.76e-005 0.000149 11 21 3.68301e-008 0.000149145 6.25e-005 0.000149 12 23 3.1814e-008 0.000149145 5.91e-005 0.000149 13 25 2.87067e-008 0.000149145 5.52e-005 0.000149 14 27 2.5256e-008 0.000149145 5.26e-005 0.000149 15 29 2.33751e-008 0.000149145 4.98e-005 0.000149 16 31 2.10974e-008 0.000149145 4.8e-005 0.000149 輸出結果只有f(x)的值,請問如何設置才能看到每步迭代的x取值? |
matlab典型案例 |

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這樣行不,x有3個的,復數(shù)輸出如下 Norm of First-order Iteration Func-count f(x) step optimality CG-iterations x(1)=1.000000+0.000000i x(2)=1.000000+0.000000i x(3)=1.000000+0.000000i 0 4 267.268 89.2 x(1)=1.000000+0.000000i x(2)=1.000000+0.000000i x(3)=1.000000+0.000000i 1 8 267.268 7.26736 89.2 0 x(1)=0.588062+0.400105i x(2)=0.223569+0.191305i x(3)=-0.158092+-0.995244i 2 12 73.6223 1.81684 13.8 0 x(1)=1.914850+-0.478769i x(2)=-0.760707+1.025506i x(3)=-2.589293+-2.754627i 3 16 24.8735 3.63368 36.1 0 x(1)=1.473642+-0.017474i x(2)=-0.533834+1.507987i x(3)=-2.481998+-3.272860i 4 20 0.30956 0.985798 2.03 0 x(1)=1.513119+-0.047554i x(2)=-0.438356+1.425158i x(3)=-2.617916+-3.192791i 5 24 0.000498233 0.208146 0.126 0 x(1)=1.514985+-0.047818i x(2)=-0.436067+1.426855i x(3)=-2.617734+-3.195948i 6 28 1.45562e-010 0.00465524 7.53e-005 0 x(1)=1.514984+-0.047818i x(2)=-0.436070+1.426856i x(3)=-2.617733+-3.195949i 7 32 2.43937e-023 3.0415e-006 1.52e-011 0 Equation solved. fsolve completed because the vector of function values is near zero as measured by the default value of the function tolerance, and the problem appears regular as measured by the gradient. xlast = 1.514983763593827 - 0.047817849126132i -0.436069706071287 + 1.426855556443150i -2.617733027757387 - 3.195948930097455i |

金蟲 (初入文壇)

木蟲 (正式寫手)
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