最適化を介した曲線近似

最適化を介した曲線近似について

「最小二乗法などに基づいて近似関数とデータの差異を評価関数として定義」したうえで最適化問題として求めるのと、最小二乗法にて近似曲線を求めるのはどういった差異が生じるのでしょうか？

■最小化関数 fminbnd、fminsearch の利用

最小二乗法などに基づいて近似関数とデータの差異を評価関数として定義し、関数fminbnd、もしくは、fminsearch により最小化を行うことで近似式を求めることができます。この方法では、非線形関数への近似も行うこともできます。なお、それぞれの関数は、次の特徴があります。　

- fminbnd ・・範囲を指定した1変数の最小化(黄金分割法と放物線補間法)

- fminsearch・・制約のない多変数関数の最小化(Nelder-Mead Simplex法)