【文件属性】：
文件名称：matlab最简单的代码-Parameter_Fittting:ODE系统的参数拟合问题
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 12:39:07
系统开源
matlab最简单的代码这是EGFR-FYN系统的参数拟合项目的自述文件。
该代码主要由matlab编写和运行。
该算法是标准算法，描述如下。
1：根据系统的先验知识构建ODE系统，并确定一些未知参数。
2：使用matlab中的ode15求解器求解正向模型，定义一个误差估计器（例如L2误差）以量化结果。
3：在参数空间上采样并选择一些误差较小的“良好”初始值。
4：基于有限差分计算的梯度，我们应用GradientDecent（或必要时采用拟新城方法）来找到局部极小值。
5：比较这些局部最小值，以找到“最佳拟合”结果作为全局最优值。
PS：当然有一些“更好”的方法。
但是它们只是“稍微好一点”，因此我们选择最简单的一种。
实际上，没有保证可以找到真正的GlobalOptimal。
因此，我们要做的是找到一个“可接受的”结果。
因此该算法是为了测试天气，提出的ODE系统可以匹配实验结果。
如果没有，我们将尝试放松系统。
目的是找到一个简单且合适的系统以匹配实验模式的主要特征。
该项目至今仍在更新中。
希望我们能找到好的结果。
2018/7/20中的简短说明：我添加了大部分代码。
我应该找到
【文件预览】：
Parameter_Fittting-master
----test.md(75B)
----code()
--------Error_theta.m(989B)
--------Coor_Descent.m(2KB)
--------Prepare.m(902B)
--------Error_ODE2EXP.m(1KB)
--------rhs_3.m(1KB)
--------visualize.m(1KB)
--------Locate_crit.m(2KB)
--------undimen.m(636B)
--------rhs_2.m(1KB)
--------Gradient_Descent.m(2KB)
--------forward_solver.m(726B)
--------test.m(360B)
--------Latin_Sampling.m(3KB)
--------show_pattern.m(2KB)
--------Action.m(1KB)
----readme.md(1KB)