Fminunc崩溃matlab如果大量输入变量使用

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Satyajit Ghosh) 2021年9月23日

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编辑: 马特·J 2021年10月8日

答:接受马特·J

我正在研究一个问题，其中需要优化的目标函数(非线性)的输入变量是n*3矩阵的元素，其中n从2000-3000。在这里，我提供了脚本的基本部分。

                          清晰的所有
                         
                          clc
                         
                          % n = 2000;
                         
                          n = 3; k = 3;规范化= 0;周期= 0;
                         
                          m = n + k + 1;
                         
                          [t范围]= UniformKnotVector (k, n,周期性,规范化);
                         
                          c =负载(“Data.txt”）;
                         
                          p1 = c (: 18:20);
                         
                          p2 = c (: 21:23);
                         
                          v = 0(大小(c, 1), 3);
                         
                          f = @ (A) 0;
                         
                          为我= 1:1:大小(c, 1)
                         
                          disp(我)
                         
                          v(我,1)= (p2(我,1)p1(我,1))/ (sqrt (((p2(我,1)p1(我,1))^ 2)+ ((p2(我,2)p1(我,2))^ 2)+ ((p2(我,3)p1(我,3))^ 2)));
                         
                          v(我,2)= (p2(我,2)p1(我,2))/ (sqrt (((p2(我,1)p1(我,1))^ 2)+ ((p2(我,2)p1(我,2))^ 2)+ ((p2(我,3)p1(我,3))^ 2)));
                         
                          v(我,3)= (p2(我,3)p1(我,3))/ (sqrt (((p2(我,1)p1(我,1))^ 2)+ ((p2(我,2)p1(我,2))^ 2)+ ((p2(我,3)p1(我,3))^ 2)));
                         
                          x = c(我,24)* ((n - k + 2) / 127.59);
                         
                          N11 = BSpline1 (k, t, x, n,周期);
                         
                          N22 = BSpline2 (k, t, x, N11周期);
                         
                          N33 = BSpline3 (k, t, x, N22周期);
                         
                          fx = @ (A) 0;财政年度= @ (A) 0; fz = @ (A) 0;
                         
                          为j = 1:1 (n + 1)
                         
                          fx = @ (A)(外汇(A) + (j, 1) * N33 (j, 1));
                         
                          = @财政年度(A)(财政年度(一)+ (j, 2) * N33 (j, 1));
                         
                          fz = @ (A) (fz (A) + (j, 3) * N33 (j, 1));
                         
                          结束
                         
                          f = @ (A) (f(一)+ ((p1(我,1)外汇(A)) ^ 2 + (p1(我,2)财政年度(A)) ^ 2 + (p1(我,3)fz (A)) ^ 2 - (((p1(我,1)外汇(A)) * v(我,1))+ ((p1(我,2)财政年度(A)) * v(我,2))+ ((p1(我,3)fz (A)) * v(我,3)))^ 2));
                         
                          结束
                         
                          A0 = 1 (n + 1, 3);
                         
                          [Aopt,据]= fminunc (f, A0);

对于较小的n值(例如，3,4,5，…)，脚本可以正常工作。对于较大的值(例如，n=15,16，…)，它会逐渐花费更多的时间。最后，对于我感兴趣的实际n值(n=2000)，脚本导致MATLAB崩溃，没有任何错误。

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马特·J 2021年9月23日

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编辑:马特·J 2021年10月8日

那么，将匿名函数累积地嵌套在另一个函数内部的做法是在自找麻烦。你至少应该把整个函数转换成一个非匿名函数，如下所示。同样，你也错过了用矩阵/向量运算代替for循环的机会。

                              
                              为我= 1:1:大小(c, 1)
                             
                              v(我,1)= (p2(我,1)p1(我,1))/ (sqrt (((p2(我,1)p1(我,1))^ 2)+ ((p2(我,2)p1(我,2))^ 2)+ ((p2(我,3)p1(我,3))^ 2)));
                             
                              v(我,2)= (p2(我,2)p1(我,2))/ (sqrt (((p2(我,1)p1(我,1))^ 2)+ ((p2(我,2)p1(我,2))^ 2)+ ((p2(我,3)p1(我,3))^ 2)));
                             
                              v(我,3)= (p2(我,3)p1(我,3))/ (sqrt (((p2(我,1)p1(我,1))^ 2)+ ((p2(我,2)p1(我,2))^ 2)+ ((p2(我,3)p1(我,3))^ 2)));
                             
                              x = c(我,24)* ((n - k + 2) / 127.59);
                             
                              N11 (:, i) = BSpline1 (k, t, x, n,周期);
                             
                              N22 (:, i) = BSpline2 (k, t, x, N11周期);
                             
                              N33 (:, i) = BSpline3 (k, t, x, N22周期);
                             
                              结束
                             
                              [Aopt,据]= fminunc (@ (A) myObjective (N33, p, v) A0);
                             
                              函数f = myObjective (N33, p, v)
                             
                              fxyz = N33。”*;
                             
                              D = p1-fxyz;
                             
                              f =总和(d . ^ 2 - (d * v) ^ 2);
                             
                              结束

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Satyajit Ghosh) 2021年9月24日

我检查了两种情况下的函数值，以获得特定的初始估计矩阵A0。这两种情况下的值是相同的。

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