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2020.04.30

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댓글 17개

2020.04.30

설명을 좀 더 자세히 쓰시지... 무슨 함수를 피팅하려고 하시나요.

그냥 대충 생각해보면 fitting 하려는 함수가 복잡할 경우 error 의 minimum 을 찾는 일반적인 방법은 없을테고, 그런데도 저 매트랩 함수는 뭔가 (해석적인 방법이 아닌) 휴리스틱 탐색 알고리즘을 써서 어떻게든 minimum (이라고 추측되는 값) 을 찾아내겠죠.

https://www.mathworks.com/help/optim/ug/lsqcurvefit.html
레퍼런스를 읽어보면 "local minimum possible" 이라고 쓰여있네요. 매트랩에서 돌리는 알고리즘이 local minimum 에 같힌듯요. 원인은 님이 피팅하려고 하는 함수가 어떤 함수인지 알아야 분석이 가능할것같네요. 그 함수가 작은 입력값에도 출력이 요동치는 함수라면 floating point precision error 가 원인일수도 있어요.

2020.04.30

혹시 polynomial fitting을 하려고한다면 경우 해석적으로 풀 수 있는 방법이 있고 매트랩에 관련 함수도 있을테니 그걸 써보시고, 아니면 초월함수 등 좀 복잡한 함수 여러개를 합성해서 생긴 그런 함수를 fitting 하고자 한다면 직접 식을 해석적으로 분석해볼 수 있겠네요.

2020.04.30

국소성 문제라기엔 최적값 근처에서 오히려 계산이 안되는 문제고 지금.. 피팅하려는 함수는 exp(파라미터) x sinh(A t) (t가 통제변수) 입니다. 저 파라미터 1개를 최적피팅을 위해 조정하구있구요.

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