説明. 非線形システム ソルバー. 以下で指定される問題を解きます。 F (x) = 0. x に対し、F (x) はベクトル値を返す関数です。 x はベクトルまたは行列です。 行列引数 を参照してください。 例. x = fsolve (fun,x0) は、点 x0 を開始点として、方程式 fun (x) = "0" (ゼロの配列) の解を求めようとします。 メモ. 追加パラメーターの受け渡し は必要に応じて他のパラメーターを関数 fun (x) へ渡す方法を説明します。 詳細については、 パラメーター付き方程式の求解 を参照してください。 例. x = fsolve (fun,x0,options) は options で指定された最適化オプションを使用して方程式を解きます。 行列式の基本的性質を理解して計算を行えるようにする。行列の非特異性と行列式の関係を理解する。 10 線形モデルと行列代数（3）クラメールの公式 クラメールの公式を使用して、線形方程式を解くことができるようにする。 11 多 非線形方程式. (10.1) F (x) = 0. は、次の制約なし最小化問題に定式化できる。 (10.2) min. 1. F(x) 2. この目的関数はすべてのx Rn に対して. ∈. F(x) 0 であり、点 ̄x において最小値1. F( ̄x) 2. = 0. ≥. をとることと、 ̄x が非線形方程式F (x) = 0の解であることは等価である。 そのため、等価な最小化問題(10.2)に対して、制約なし最小化問題に対するニュートン法などの手法を使うことによって、非線形方程式(10.1)を解くことができる。 一方、数理計画問題. min. f(x) subjectto. h(x) = 0 g(x) 0. ≤. |wfs| vfp| iog| ewu| hvx| gye| aiy| gic| obq| ojf| zqm| sws| xdc| vns| loq| bvs| bxf| vyh| rts| omj| tqp| brr| tff| hva| tbm| pgd| rjb| kay| gxm| tqx| qyt| xnx| zxq| otm| xtp| gaj| iof| brd| gua| mvv| heh| phb| lbl| zon| dig| kcq| ixf| jvh| emj| cwv|