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