矢量化函数 fminsearch

Question

首先非常感谢。第一个代码运行良好：
函数 f=malibu(m1,m2,m3,k,l,t) f=(m1.*k+(m1+m2).*l).*exp(-m3.*t); 结束

function loglik= modelmalibu(p)
global k l t x n m2 m3;
f =malibu(p,m2,m3,k,l,t);
if f==0;
    loglik0=0;
else
loglik0=(x.*log(f)+(n-x).*log(1-f));%minus likelihood
end
loglik=sum(-loglik0);
end

clear all;
global n t x k l m2 m3;
m1=0.1;
m2=0.2;
m3=0.3;
t=[1 3 6 9 12 18]';
k=[1 1 2 3 3 4]';
l=[0 0 1 3 4 5]';
y=meltem(m1,m2,m3,k,l,t);
n=100;%trial
x=y.*n;%correct replies
pstart=0.3;
[p1,modelvalue]=fminsearch(@modelmalibu,pstart);

但是更多变量的类似代码给出了错误。

function w=anemon(m1,m2,m3,X,Y,k,l)
w=(m1.*k+(m1+m2).*l)+X.*exp(-m3.*Y);
end

function loglik= modelanemon(p)
global n x m2 m3 X Y k l ;
f =anemon(p,m2,m3,X,Y,k,l);
if f==0;
    loglik0=0;
else
loglik0=(x*log(f)+(n-x)*log(1-f));%minus likelihood
end
loglik=sum(-loglik0);
end

clear;
global n x Ydata kdata ldata m1 m2 m3;
%parameters
m1=0.002;
m2=0.0001;
m3=7;
%given data
Xdata=[1 3 6 9 10 12]';
Ydata=[11 13 41 81 121 181]';
kdata=[1 1 2 4 5 4]';
ldata=[1 1 3 3 4 5]';
y=anemon(m1,m2,m3,Xdata,Ydata,kdata,ldata);
n=10;
x=y.*n;
pstart=2;
[pbest,modelvalue]=fminsearch(@modelanemon,pstart);

我实际上已经尝试使用您的建议，但如果我写一个不等式而不是 f==0，那么第一个代码也会失败。

Answer 1

我认为您混淆了两个概念。

矢量化： 确实提到了如何编写代码，以便它可以使用 CPU 中的一些加速功能。它与 fminsearch 无关。见：http://en.wikipedia.org/wiki/Vectorization_(parallel_computing)

我想你想编写你的函数，让它接受一个向量作为输入。最简单的方法是只使用这样的函数句柄：

fh = @(x) my_complicated_function(const1, const2, x(1), x(2), x(3) )

在这种情况下，my_complicated_function 有 5 个输入，您取前 2 个常量并为其他 3 个输入一个 3 个暗淡向量。Fminsearch 将使用它。

你会打电话

 x_opt = fminsearch(fh, [1,2,3])

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除了一些代码提示：

• 不要使用== 来比较数字 - 例如。改为abs(x1-x2)<0.1
• interpanemon 看起来很奇怪——它不会做所谓的插值，如果你看的话——在每次迭代中 p 都会重新计算，所以只有最后一次计算才会生效。看起来它应该输出一个常量值 - 没有用优化它。
• 使用预先计算的 Z 可能不是您想要的。它已经确定了您的最佳状态。如果您使用线性优化，则最优值必须已经在 Z 中 - 无需进行插值。

• 您的案例中的调用可能如下所示：

  min_p = fminsearch(@(x) interpanemon(5,Ydata,x,m2,m3,Z,X,Y,kdata,ldata) ,1)

总体而言，它看起来非常不寻常 - 如果您能解释一下为什么选择这样做，它会非常有帮助。如果您以更简单的形式重申问题，也可能会有所帮助。