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复杂数字优化工具箱求解器
通常，优化工具箱™求解器不接受或处理具有复杂值的客观函数或约束。但是，最小二乘求解器lsqcurvefit.那lsqnonlin， 和Lsqlin.，而且FSOLVE.求解器可以根据以下限制处理这些目标职能：
目标函数必须在复杂的函数意义上进行分析（有关详细信息，请参阅Nevanlinna和Paatero[1]）。例如，功能F（Z.）= re（Z.） -一世我是（Z.）不是分析，但功能F（Z.）= exp（Z.）是分析的。此限制自动保持
Lsqlin.。必须没有约束，甚至没有限制。复杂的数字并不妥酷，所以尚不清楚“界限”可能意味着什么。当存在问题范围时，非线性最小二乘求解器禁止导致复杂值的步骤。
不要设置funvalcheck.选择
'在'。当求解器遇到复数时，此选项立即停止求解器。
警告
基于问题的方法不支持客观函数，非线性等分或非线性不等式中的复杂值。万博1manbetx如果函数计算具有复数，甚至作为中间值，最终结果也可能不正确。
最小二乘求解器和FSOLVE.尝试最小化函数值矢量的平方标准。即使在存在复杂值的情况下也有意义。
如果您有非分析函数或约束，则拆分问题的真实和虚部。例如，看到适合复杂的数据模型。
要获得最佳（最小的常态）解决方案，请尝试设置复杂的初始点。例如，解决1 +X4.= 0.如果您使用真实的起点，则失败：
f = @（x）1 + x ^ 4;x0 = 1;x = fsolve（f，x0）
没有找到解决方案。FSOLVE停止，因为问题会正常如梯度测量，但通过函数公差的默认值测量，函数值的向量不接近零。x = 1.1176e-08
但是，如果您使用复杂的初始点，FSOLVE.成功：
x0 = 1 + 1i / 10;x = fsolve（f，x0）
等式解决。FSOLVE完成，因为通过函数容差的默认值测量，功能值的向量接近零，问题会像梯度测量一样。x = 0.7071 + 0.7071i
参考
[1] Nevanlinna，Rolf和V.Paatero。复杂分析简介。Addison-Wesley，1969年。
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