我在matlab中使用lsqnonlin为不同数量的浮动参数拟合函数。
第一次拟合产生更好的拟合，2.5的resnorm。 matlab显示：
Norm of First-order
Iteration Func-count f(x) step optimality
0 24 17492.8 9.07e+05
1 48 143.52 0.106514 2.14e+04
2 72 28.1836 0.322225 9.21e+03
3 96 8.22318 0.190289 471
4 120 4.64683 0.106685 469
5 144 4.21385 0.110651 50.6
6 168 3.84595 0.132576 6.57
7 192 3.80318 0.0785982 0.574
8 216 3.80298 0.00714585 0.0696
9 240 3.80298 8.99227e-05 0.0165
第二个配件的resnorm是3.6。 matlab显示：
Norm of First-order
Iteration Func-count f(x) step optimality
0 38 17492.8 9.07e+05
1 76 158.945 0.112853 3.12e+04
2 114 31.4081 0.296493 9.11e+03
3 152 8.51237 0.171055 627
4 190 4.73721 0.485675 1.01e+03
5 228 4.25786 0.268581 121
6 266 3.82232 0.424431 12.9
7 304 3.67385 0.483489 13
8 342 3.65582 0.290754 21
9 380 3.64699 0.331376 25.9
10 418 3.64327 0.237147 16
11 456 3.64078 0.236815 13.3
12 494 3.63925 0.203176 9.54
13 532 3.63819 0.186138 7.32
14 570 3.63747 0.165213 5.52
15 608 3.63697 0.148463 4.2
16 646 3.63663 0.132661 3.17
17 684 3.6364 0.118115 2.35
18 722 3.63624 0.102959 1.73
19 760 3.63616 0.0842739 1.2
20 798 3.63612 0.0589477 0.731
21 836 3.63611 0.0309845 0.391
22 874 3.6361 0.0119255 0.192
这两个配件："lsqnonlin stopped because the final change in the sum of squares relative to its initial value is less than the default value of the function tolerance."
如何在不查看resnorm的情况下解释显示拟合结果？
从我所看到的，第一个配件＆＃34;步骤规范＆＃34;要少得多。 f（x）和一阶最优性的最终结果是相似的。
每列的含义是什么？我该如何解释它们？
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Iteration - 迭代编号。
Func Count - 功能评估的数量。
f(x) - x处函数的值。
Norm of step - 当前步骤的大小。
First-Order Optimality - 一阶最优性衡量点x与最优点的接近程度。
您想要看的是第一顺序最优性 - ＆gt; 0（和你的残差 - > 0也是如此），因为这表明你的算法正在收敛或已经收敛于最优解。您必须提供更好的猜测或使用更好的算法的第一个拟合，因为它仅在9次迭代中收敛，而您的第二次拟合在22中收敛。