Discussion :

[membreComplexe12]

Bonjour tous,

je suis en galere avec la fonction "lsqnonlin", il me semble que mon programme est bien fait mais la fonction ne me minimise pas l'erreur.
J'ai donc plusieurs questions à vous posez, j'espere que vous pourrez m'aider.

1°) la syntaxe à utiliser est bien celle ci si je souhaite avoir en sortie de residu ainsi que le vecteur de parametres de sortie?

Code :

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[x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,vecteurEntree,-100000,+100000,1e-15)

=> dans mon repertoire j'ai fais une fonction myfun qui prend en entrée le vecteur "vecteurEntree"
=> en sortie cette fonction doit bien donner un vecteur qui est la différence entre les données experimentales et les données numerique l'on a calculé? il ne faut pas definir nous meme le residu d'apres ce que j'ai compris?
=> j'ai mis des limites car je ne veux pas que les valeurs contenues dans le vecteur soient < à -100000 et > à 100000
=> je veux que le residu en sortie de calcul soit inferieur à 1e-15

2°) j'ai lancé mon programme avec cette syntaxe mais il ne fait que quelques iterations et me donne: residu = 1e-4 ce qui est le residu que j'avais dès le depart

=> en fait j'ai l'impression qu'il n'a pas pris en compte la donnée que je lui est filé: 1e-15 ??

3°) vous trouverez ci dessous mon programme, peut etre que une de mes erreur viens tout simplement de la programmation
ma fonction "myfun" est en fait un logiciel qui est lancé à partir de son .exe, avant de lancer le logiciel je réecris le fichier "data" qui lui sert pour ses calculs; une fois le calcul terminé je recupére les resultats qui se trouvent dans un fichier texte avec la fonction loadResults que j'ai fais.
main.m

Code :

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Gammamg5si6=0.1;
Amg5si6=-918;
Bmg5si6=-64;
Gammamg2si=0.2;
Amg2si=7145;
Bmg2si=2.4539;
parametresInitiaux=[Gammamg5si6 Amg5si6 Bmg5si6 Gammamg2si Amg2si Bmg2si];
normalisation=[1/Gammamg5si6 1/Amg5si6 1/Bmg5si6 1/Gammamg2si 1/Amg2si 1/Bmg2si];
vecteurEntree=parametresInitiaux.*normalisation;
[x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,vecteurEntree,-100000,+100000,1e-15)

myfun.m

Code :

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function F = myfun(vecteurEntree)
Yexp=[5*10^-9 0.017];
Gammamg5si6=0.1;
Amg5si6=-918;
Bmg5si6=-64;
Gammamg2si=0.2;
Amg2si=7145;
Bmg2si=2.4539;
normalisation=[Gammamg5si6 Amg5si6 Bmg5si6 Gammamg2si Amg2si Bmg2si];
vecteurEntreeData=vecteurEntree.*normalisation;
writeDataBase=writeDataFile(vecteurEntreeData(1),vecteurEntreeData(2),vecteurEntreeData(3)...
    ,vecteurEntreeData(4),vecteurEntreeData(5),vecteurEntreeData(6));
if (writeDataBase==0)
    disp('error in dataBase writing');
end
system('monLogicielDeCalculQuiDonneResultatsTXT.exe');
Ynum=loadResult();
vectorOfDifferences=(Ynum-Yexp);
F=vectorOfDifferences;

writeDataFile.m

Code :

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function test=writeDataFile(Gamma1,A1,B1,Gamma2,A2,B2)
fid = fopen('dataExemple.txt','r');
fidm = fopen('data.txt','w+');
N = 21;
for n = 1:N
    ligne = fgets(fid);
    fprintf(fidm,ligne);
end
ligne = fgets(fid);
fprintf(fidm,'A 1.995e-28 %g %g %g 0 0 0 5 6 \n', Gamma1, A1, B1);
ligne = fgets(fid);
fprintf(fidm,'B 1.305e-28 %g %g %g 0 0 0 2 1 \n', Gamma2, A2, B2);
while ~feof(fid) %fait la boucle en continu
    ligne = fgets(fid);
    fprintf(fidm, ligne);
end
fclose(fid);
fclose(fidm);
test=1;

loadResults.m

Code :

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function NumericalData=loadResult()
numericMeanRadius=load('RmFile.dat');
numericVolumicFraction=load('FvFile.dat');
numericalVector=[numericMeanRadius numericVolumicFraction];
NumericalData=numericalVector;

[membreComplexe12]

je viens de remarquer ce warning:

Warning: Cannot solve problems with fewer equations than variables and with bounds. An error will be issued for this case in a future release.
Ignoring bounds, using Levenberg-Marquardt method.

je dois donc enlever les bornes? ça ne me pose pas trop de problemes mais comment dois je faire pour que la tolerance de 1e-15 soit prise en compte?

pour le probleme de tolerence j'ai essayé cela:

options = optimset('TolFun',1e-15);
[x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,vecteurEntree,inferiorBound,superiorBound,options)

mais ça ne change rien...

EDIT:
au fait pour resoudre le probleme des bornes j'ai mis non plus une valeur mais des vecteurs de bornes:

Code :

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inferiorBound=ones(1,length(vecteurEntree));
superiorBound=ones(1,length(vecteurEntree));
inferiorBound=inferiorBound*-100000;
superiorBound=superiorBound*100000;

mais toujours le meme warning

[membreComplexe12]

Bonjour tous,

j'ai essayé avec lsqnonlin de résoudre un probleme de minimisation mais je suis en galere donc j'essai de me rabattre sur les fonctions:

=> lsqcurvefit
=> fminsearch

le probleme est que j'ai lu l'aide de matlab et je n'ai toujours pas compris comment utiliser ces deux fonctions.

que doit on mettre en parametre?

1°) j'ai essayé cela pour lsqcurvefit

Code :

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[x,resnorm]=lsqcurvefit(@myfun,vecteurParametreEntree)

avec myfun une fonction qui me renvoi un residu de type "double", le probleme est que j'ai une erreur:
=> je dois avoir un 4argument, j'ai regardé l'aide et je ne sais pas quoi metre pour les deux autre arguments car je n'ai pas compris ce qu'es ce X et Y de l'aide

2°) j'ai essayé cela pour fmeansearch

Code :

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[x,resnorm] = fminsearch(myfun(vecteurEntree),vecteurEntree)

et voici le message d'erreur, je ne comprends pas qu'es ce que c'est:

Code :

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??? Error using ==> fcnchk at 108
FUN must be a function, a valid string expression, or an inline function object.
 
Error in ==> fminsearch at 178
funfcn = fcnchk(funfcn,length(varargin));
 
Error in ==> methodeInverse at 25
[x,resnorm] = fminsearch(myfun(vecteurEntree),vecteurEntree)

EDIT:
pour fminsearch j'ai peux etre trouvé la réponse. D'apres ce que j'ai lu sur le forum cette fonction ne permet que de faire de l'optimisation lineaire or moi je fais de l'optimisation non lineaire

par contre lsqcurvefit devrait fonctionner...

[membreComplexe12]

j'ai bidouillé un peu de partout et à présent mon probleme est:

Optimization terminated: the first-order optimality measure is less than 1e-4 times options.TolFun.

pourtant j'ai mis une tolerence de 1e-15 et non 1e-4

Code :

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options = optimset('TolFun',1e-15);
[x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,parametresInitiaux*normalisation,xxmin,xxmax,options)

[Invité]

À noter que ton message est:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

the first-order optimality measure is less than 1e-4 times options.TolFun.

Autrement-dit est plus petit que 1e-4 * 1e-15 = 1e-19

[membreComplexe12]

je viens de tester manuellement et j'ai pu vérifier que mon residu est bien de l'ordre de 1e-4, lsqnonlin devrait donc continuer jusqu'a avoir un residu de 1e-15

juste une chose pour la fonction "myfun":

=> la sortie de la fonction doit bien etre la difference entre mon vecteur objectif et mon vecteur reponse?

si oui, voici ce que j'ai en sortie de myfun:

Code :

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outputMyFun =[
 
   0.000000307045000;
  -0.015354040000000]

[Invité]

Attention, le résidus que tu obtiens à la fin et l'option TolFun (ou first-order optimality measure) que tu fixes n'ont rien à voir.
Tu peux regarder ceci pour avoir un petit aperçu de sa signification.
À noter que ce genre de message ne signifie pas obligatoirement qu'il y a un problème, c'est juste une indication sur les conditions de terminaison de la fonction.

[membreComplexe12]

Attention, le résidus que tu obtiens à la fin et l'option TolFun (ou first-order optimality measure) que tu fixes n'ont rien à voir.
Tu peux regarder ceci pour avoir un petit aperçu de sa signification.
À noter que ce genre de message ne signifie pas obligatoirement qu'il y a un problème, c'est juste une indication sur les conditions de terminaison de la fonction.

ah ok! je n'avais pas saisi cela
j'ai pas bien compris ce que raconte le lien..., du coup comment dois je faire pour que mon optimisation ne s'arrete pas au premier pas de temps?

=> je dois utiliser une option autre que tolFun, mais laquelle? c'est tolFun qui me semblait la plus appropriée...

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

peux-tu nous montrer ce que renvoie ceci :

Code :

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options = optimset('Display','iter','TolFun',1e-15);
[x,resnorm] = lsqnonlin(@myfun,parametresInitiaux*normalisation,xxmin,xxmax,options)

[membreComplexe12]

oui, voici:


First-Order Norm of
Iteration Func-count Residual optimality Lambda step
0 7 0.000235747 0 0.01
Optimization terminated: the first-order optimality measure is less than 1e-4 times options.TolFun.


je viens de tester avec d'autres parametres d'entree et voici ce que j'obtiens:
pour un vecteur de depart ones(6,1)

First-Order Norm of
Iteration Func-count Residual optimality Lambda step
0 7 9.4279 0 0.01
Optimization terminated: the first-order optimality measure is less than 1e-4 times options.TolFun.

x = 1 1 1 1 1 1
resnorm = 9.427898949044323

on voit clairement que le residu est superieur à 1e-4 mais pourtant le solveur s'arrete...

[Invité]

Comme je te l'ai déjà dit dans mon dernier message, résidu obtenu et TolFun sont deux choses différentes.
De plus lsqnonlin est une fonction de minimisation elle ne trouve pas un résidu égal à 0 à tous les coups l'exemple de la documentation te le montre clairement.

[membreComplexe12]

d'accord, merci d'avoir pris le temps de repondre.

=> connais tu une fonction "matlab" qui me permettrai de minimiser un residu ?

[Invité]

=> connais tu une fonction "matlab" qui me permettrai de minimiser un residu ?

Euh... c'est une blague?
À ton avis, que signifie l'équation du début de sa documentation?

[membreComplexe12]

mdr, non c'est pas une blague

j'ai compris que lsqnonlin est sensé faire cela, mais puisque ça ne fonctionne pas pour mon application, je voulais donc connaitre une fonction qui pourrait me faire quelque chose d'equivalent.

de tout façon j'abandonne, je vais passer sur excel ou programmer moi meme un algo de minimisation, j'en ai marre de cette fonction pourrie


A+ et merci tous pour votre aide