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Mínimos cuadrados lineales

Resuelva problemas de mínimos cuadrados lineales con límites o restricciones lineales

Antes de comenzar a resolver un problema de optimización, deberá elegir el enfoque adecuado: basado en problemas o basado en solvers. Para obtener más detalles, consulte En primer lugar, elija el enfoque basado en problemas o el enfoque basado en solvers.

Los mínimos cuadrados lineales resuelven min||C*x - d||², posiblemente con límites o restricciones lineales.

Para el enfoque basado en problemas, cree variables de problemas y, posteriormente, represente la función objetivo y las restricciones en términos de estas variables simbólicas. Para saber qué pasos basados en problemas se deben tomar, consulte Flujo de trabajo de optimización basada en problemas. Para resolver el problema resultante, utilice solve.

Para saber qué pasos basados en solvers se deben tomar, incluyendo la definición de la función objetivo y las restricciones, y la selección del solver adecuado, consulte Configuración de problema de optimización basada en solvers. Para resolver el problema resultante, utilice lsqlin o, para mínimos cuadrados no negativos, puede utilizar también lsqnonneg.

Funciones

expandir todo

Resolver y analizar, basado en problemas

`evaluate`	Evaluar una expresión de optimización
`infeasibility`	Vulneración de restricciones en un punto
`optimproblem`	Crear un problema de optimización
`optimvar`	Crear variables de optimización
`solve`	Resolver un problema de optimización o un problema de ecuación

Resolver problemas, basado en solvers

`lsqlin`	Resolver problemas de mínimos cuadrados lineales restringidos
`lsqnonneg`	Resolver problemas de mínimos cuadrados lineales no negativos
`optim.coder.infbound`	Infinite bound support for code generation (desde R2022b)
`mldivide, \`	Resolver sistemas de ecuaciones lineales Ax = B para x
`optimwarmstart`	Create warm start object (desde R2021a)

Tareas de Live Editor

Optimize

Optimizar o resolver ecuaciones en Live Editor (desde R2020b)

Temas

Mínimos cuadrados lineales basados en problemas

Distancia más corta a un plano
Muestra cómo resolver un problema de mínimos cuadrados lineales utilizando el enfoque basado en problemas.
Nonnegative Linear Least Squares, Problem-Based
Shows how to solve a nonnegative linear least-squares problem using the problem-based approach and several solvers.
Large-Scale Constrained Linear Least-Squares, Problem-Based
Solves an optical deblurring problem using the problem-based approach.
Write Objective Function for Problem-Based Least Squares
Syntax rules for problem-based least squares.

Mínimos cuadrados lineales basados en solvers

Optimize Live Editor Task with lsqlin Solver
Example showing the Optimize Live Editor task and linear least squares.
Nonnegative Linear Least Squares, Solver-Based
This example shows how to use several algorithms to solve a linear least-squares problem with the bound constraint that the solution is nonnegative.
Jacobian Multiply Function with Linear Least Squares
Example showing how to save memory in a large structured linear least-squares problem.
Warm Start Best Practices
Describes how best to use warm start for speeding repeated solutions.
Large-Scale Constrained Linear Least-Squares, Solver-Based
Solves an optical deblurring problem using the solver-based approach.

Generación de código

Generación de código en mínimos cuadrados lineales: contexto
Requisitos previos para generar código C para mínimos cuadrados lineales.
Generate Code for lsqlin
Example of code generation for linear least squares.
Optimization Code Generation for Real-Time Applications
Explore techniques for handling real-time requirements in generated code.

Algoritmos basados en problemas

Write Objective Function for Problem-Based Least Squares
Syntax rules for problem-based least squares.
Algoritmos de optimización basados en problemas
Descubra cómo las funciones y los objetos de optimización resuelven problemas de optimización.
Operaciones compatibles con variables y expresiones de optimización
Explore las operaciones matemáticas y de indexación compatibles con las variables y expresiones de optimización.

Algoritmos y opciones

Algoritmos de mínimos cuadrados (ajuste de modelos)
Minimice una suma de cuadrados en n dimensiones con solo restricciones de límite o lineales.
Referencia de opciones de optimización
Explore opciones de optimización.