矢量化函數fminsearch

Question

非常感謝，首先。第一個代碼運行良好：
函數f = malibu（m1，m2，m3，k，l，t） f =（m1。* k +（m1 + m2）。* l）。* exp（-m3。*噸）; end

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，類似的代碼更多的變量給出了錯誤。

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); 

我其實是試圖用你的建議，但如果我會寫的不平等，而不是˚F== 0，第一個代碼塌下來爲好。

Answer 1

我認爲你在混合兩個概念。

矢量化：確實指出如何編寫代碼，以便它可以使用CPU中的某些加速功能。它與fminsearch無關。見：http://en.wikipedia.org/wiki/Vectorization_(parallel_computing）

我想你要寫你的函數，使它接受一個向量作爲輸入。最簡單的方法是隻用一個函數處理這樣：

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

在這種情況下my_complicated_function有5個輸入，你把第一個2常數和輸入3暗淡矢量對另外3 Fminsearch將與合作。

你會打電話

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

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除了一些提示代碼：

• 不要使用==對數字的比較 - 去如。 abs(x1-x2)<0.1而不是
• interpanemon看起來很奇怪 - 它不會做什麼人會說插值，如果你看 - 在每次迭代中重新計算p，所以只有最後一次計算纔會生效。因爲它看起來應該輸出一個固定值 - 沒有使用優化。
• 使用預先計算的Z可能不是您想要的。它已經決定你的最佳狀態。如果使用線性優化，則最佳值必須已經在Z中 - 無需進行插值。

• 在你的情況下，調用可能看起來像：

  min_p = fminsearch（@（X）interpanemon（5，YDATA中，x，M2，M3，Z，X，Y，KDATA，LDATA），1）

總的來說，它看起來非常不尋常 - 如果你想解釋這些想法，這真的可以幫助你爲什麼選擇這樣做。如果以更簡單的形式重述問題，也可能有所幫助。