doc/info/ja/minpack.texi

   1 @menu
   2 * Introduction to minpack::
   3 * Functions and Variables for minpack::
   4 @end menu
   5
   6 @node Introduction to minpack, Functions and Variables for minpack, ,
   7 @section Introduction to minpack
   8
   9 @code{Minpack}は
  10 Netlibから得られるFortranライブラリ MINPACKの
  11 (@code{f2cl}を介した)Common Lisp翻訳です。
  12
  13 @opencatbox
  14 @category{Numerical methods}
  15 @category{Share packages}
  16 @category{Package minpack}
  17 @category{Package minpack}
  18 @closecatbox
  19
  20 @node Functions and Variables for minpack, , Introduction to minpack,
  21 @section Functions and Variables for minpack
  22
  23 @deffn {関数} minpack_lsquares @
  24 @fname{minpack_lsquares} (@var{flist}, @var{varlist}, @var{guess}) @
  25 @fname{minpack_lsquares} (..., 'tolerance = @var{tolerance}) @
  26 @fname{minpack_lsquares} (..., 'jacobian = @var{jacobian})
  27
  28 リスト @var{flist}の関数の平方の和を最小化する
  29 点を計算します。
  30 変数はリスト @var{varlist}の中にあります。
  31 最適点の初期推測は@var{guess}で供給されなければいけません
  32
  33 オプションのキーワード引数 @var{tolerance}と @var{jacobian}は
  34 アルゴリズム上のある制御を提供します。
  35 @var{tolerance}は平方の和に関する相対誤差を見積もられます。
  36 @var{jacobian}はJacobianを指定するのにつかうことができます。
  37 もし @var{jacobian}が与えられず、l
  38 (デフォルト)@code{true} なら、
  39 @var{flist}から計算されます。
  40 もし @var{jacobian}が @code{false}なら数値近似が使われます。
  41
  42 @code{minpack_lsquares}はリストを返します。
  43 最初の項目は見積もられた解です;
  44 二番目は平方の和で，
  45 三番目はアルゴリズムの成功を示します。
  46 可能な値は以下の通りです。
  47
  48 @table @code
  49 @item 0
  50 不適切な入力パラメータ。
  51 @item 1
  52 アルゴリズムが平方の和の相対誤差がせいぜい@code{tolerance}と見積もります。
  53 @item 2
  54 アルゴリズムがxと解の相対誤差がせいぜい @code{tolerance}と見積もります。
  55 @item 3
  56 info = 1と info = 2の条件が両方とも成立します。
  57 @item 4
  58 fvec が機械精度のjacobianの列に直交的です。
  59 @item 5
  60 iflag = 1が100*(n+1)に至るfcnへのコールの回数
  61 @item 6
  62 tolが小さすぎます。平方の和の更なる減少は不可能です。
  63 @item 7
  64 tolが小さすぎます。近似解xの更なる改善は不可能です。
  65 @end table
  66
  67 @example
  68 /* Problem 6: Powell singular function */
  69 (%i1) powell(x1,x2,x3,x4) :=
  70          [x1+10*x2, sqrt(5)*(x3-x4), (x2-2*x3)^2,
  71               sqrt(10)*(x1-x4)^2]$
  72 (%i2) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4],
  73                        [3,-1,0,1]);
  74 (%o2) [[1.652117596168394e-17, - 1.652117596168393e-18,
  75         2.643388153869468e-18, 2.643388153869468e-18],
  76        6.109327859207777e-34, 4]
  77 @end example
  78
  79 @example
  80 /* Same problem but use numerical approximation to Jacobian */
  81 (%i3) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4],
  82                        [3,-1,0,1], jacobian = false);
  83 (%o3) [[5.060282149485331e-11, - 5.060282149491206e-12,
  84         2.179447843547218e-11, 2.179447843547218e-11],
  85        3.534491794847031e-21, 5]
  86 @end example
  87
  88 @end deffn
  89
  90 @deffn {関数} minpack_solve @
  91 @fname{minpack_solve} (@var{flist}, @var{varlist}, @var{guess}) @
  92 @fname{minpack_solve} (..., 'tolerance = @var{tolerance}) @
  93 @fname{minpack_solve} (..., 'jacobian = @var{jacobian})
  94
  95 @code{n}個の未知数に関する
  96 @code{n}個の方程式系を解きます。
  97 @code{n}個の方程式形がリスト @var{flist}で
  98 与えられます。
  99 解の初期推測は@var{guess}の中で提供されます。
 100
 101 オプションのキーワード引数、 @var{tolerance}と @var{jacobian}は
 102 アルゴリズム上のある制御を提供します。
 103 @var{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。
 104 @var{jacobian}はJacobianを指定するのに使うことができます。
 105 もし@var{jacobian}が与えらないか、@code{true}(デフォルト)なら、
 106 Jacobianを@var{flist}から計算します。
 107 もし@var{jacobian}が@code{false}なら、数値近似が使われます。
 108
 109 @code{minpack_solve}はリストを返します。
 110 最初の項は見積もられた解です;
 111 最初のエスティマート解であることが解されます。
 112 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。
 113 リストを返します。
 114 評価された解の最初の案件はリストを返します。
 115
 116 @table @code
 117 @item 0
 118 不適切な入力パラメータ。
 119 @item 1
 120 アルゴリズムが解の相対誤差がせいぜい@code{tolerance}と見積もります。
 121 @item 2
 122 iflag = 1でfcnをコールした回数が100*(n+1)に達しました。
 123 @item 3
 124 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。
 125 @item 4
 126 繰り返しがよい進捗を産んでいません。
 127 @end table
 128
 129 @example
 130 @end example
 131
 132 @end deffn
 133
 134 @c Local Variables:
 135 @c mode: texinfo
 136 @c TeX-master: "include-maxima"
 137 @c End: