Wenn ich die offensichtlichen Fehler behebe
RM -> R_M
.* statt *
TolX statt Tol1X
und für die Reproduzierbarkeit noch rng(0) oben einfüge,
dann bekomme ich als Ergebnis für Y
Y =
5.5999e-06 4.404e-09 0.00099582 1.7682e-09 108.65 102.99
Um die Ergebnisse weiter zu verbessern, kann auch die Option TypicalX interessant sein.
Grüße,
Harald
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Gregor1876
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Verfasst am: 26.09.2019, 10:02
Titel: Re:
Hi Harald,
also ich habe deine Änderungen mit eingearbeitet
Code:
function test()
R = 1000;
rng(0);
w = randn(150,1)';
Z_re = rand(150,1)';
Z_im = rand(150,1)';
s = 1i*w.^1;
Z = Z_re.^1+1i*Z_im.^1;
options = optimset('TolX',1e-09);
lb = [1e-06,1e-12,1e-12,1e-12,100,100];
ub = [1,1e-03,1e-03,1e-03,10000,100000];
Y = lsqnonlin(@(x)abs((x(4)*x(6)*R*s.^1)./((x(1)*(x(3)*(x(4)*(1+R)+x(2)*(x(6)+R))+x(4)*x(2)*x(6)*R))*s.^3+ ... (x(1)*(x(4)+x(2))+x(3)*x(5)*((x(4)+x(2))*(x(6)+R))+x(4)*x(2)*x(5)*x(6)*R)*s.^2+ ... (x(5)*(x(4)+x(2))+2*x(3)*(x(6)+R)+2*x(4)*x(6)*R)*s.^1+2)-Z.^1), ... [1e-03,1e-06,1e-06,1e-06,1000,1000], lb, ub, options ) end
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Mir ist die Frage nicht klar. Da werden keine Daten geändert.
TypicalX gibt die Größenordnung an, in der sich die Komponenten finden. Du kannst das z.B. ähnlich wie den Startwert wählen.
Grüße,
Harald
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