Functions and Variables for minpack (Maxima 5.46.0 Manual)

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### 66.2 Functions and Variables for minpack

関数: minpack_lsquares
`minpack_lsquares` (flist, varlist, guess)
`minpack_lsquares` (..., 'tolerance = tolerance)
`minpack_lsquares` (..., 'jacobian = jacobian) ¶

  リスト flistの関数の平方の和を最小化する 点を計算します。 変数はリスト varlistの中にあります。 最適点の初期推測はguessで供給されなければいけません

  オプションのキーワード引数 toleranceと jacobianは アルゴリズム上のある制御を提供します。 toleranceは平方の和に関する相対誤差を見積もられます。 jacobianはJacobianを指定するのにつかうことができます。 もし jacobianが与えられず、l (デフォルト)`true` なら、 flistから計算されます。 もし jacobianが `false`なら数値近似が使われます。

  `minpack_lsquares`はリストを返します。 最初の項目は見積もられた解です; 二番目は平方の和で， 三番目はアルゴリズムの成功を示します。 可能な値は以下の通りです。

  `0`

    不適切な入力パラメータ。

  `1`

    アルゴリズムが平方の和の相対誤差がせいぜい`tolerance`と見積もります。

  `2`

    アルゴリズムがxと解の相対誤差がせいぜい `tolerance`と見積もります。

  `3`

    info = 1と info = 2の条件が両方とも成立します。

  `4`

    fvec が機械精度のjacobianの列に直交的です。

  `5`

    iflag = 1が100*(n+1)に至るfcnへのコールの回数

  `6`

    tolが小さすぎます。平方の和の更なる減少は不可能です。

  `7`

    tolが小さすぎます。近似解xの更なる改善は不可能です。

      /* Problem 6: Powell singular function */
      (%i1) powell(x1,x2,x3,x4) :=
               [x1+10*x2, sqrt(5)*(x3-x4), (x2-2*x3)^2,
                    sqrt(10)*(x1-x4)^2]$
      (%i2) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4],
                             [3,-1,0,1]);
      (%o2) [[1.652117596168394e-17, - 1.652117596168393e-18,
              2.643388153869468e-18, 2.643388153869468e-18],
             6.109327859207777e-34, 4]

      /* Same problem but use numerical approximation to Jacobian */
      (%i3) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4],
                             [3,-1,0,1], jacobian = false);
      (%o3) [[5.060282149485331e-11, - 5.060282149491206e-12,
              2.179447843547218e-11, 2.179447843547218e-11],
             3.534491794847031e-21, 5]

関数: minpack_solve
`minpack_solve` (flist, varlist, guess)
`minpack_solve` (..., 'tolerance = tolerance)
`minpack_solve` (..., 'jacobian = jacobian) ¶

  `n`個の未知数に関する `n`個の方程式系を解きます。 `n`個の方程式形がリスト flistで 与えられます。 解の初期推測はguessの中で提供されます。

  オプションのキーワード引数、 toleranceと jacobianは アルゴリズム上のある制御を提供します。 toleranceは、平方の和に関して宣言された見積もられた相対誤差です。 jacobianはJacobianを指定するのに使うことができます。 もしjacobianが与えらないか、`true`(デフォルト)なら、 Jacobianをflistから計算します。 もしjacobianが`false`なら、数値近似が使われます。

  `minpack_solve`はリストを返します。 最初の項は見積もられた解です; 最初のエスティマート解であることが解されます。 最初の解が、最初の項は未つられた解と一緒なranmpolが渡り気味。 リストを返します。 評価された解の最初の案件はリストを返します。

  `0`

    不適切な入力パラメータ。

  `1`

    アルゴリズムが解の相対誤差がせいぜい`tolerance`と見積もります。

  `2`

    iflag = 1でfcnをコールした回数が100*(n+1)に達しました。

  `3`

    tolが小さ過ぎます。平方和の中で換算がこれ以上不可能です。

  `4`

    繰り返しがよい進捗を産んでいません。

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