Discussion :

[vitroze]

Bonsoir,

Je suis en train de faire de la minimisation par les moindres carrés avec Matlab mais j'ai un problème.

Voici mon code:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function [y]=funct(p,xdata)
e=0.01;
x=0.01;
N=140;
l=length(xdata);
for t=1:1:l
n=1:N;
    y(t)=1+2*sum((cos((n.*pi*x)./e).*(exp((-(n.^2*pi^2*p(1).*xdata(t))./e^2)))));
end
end

et

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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open data.xlsx
xdata=columnA;
ydata=columnB;
fun=@(p,xdata) funct(xdata,p);
p=[6e-7];
[p,fmires]=lsqcurvefit(fun,p,xdata,ydata);

et voici mon erreur:

Error using lsqcurvefit (line 244)
Function value and YDATA sizes are not
equal.

J'ai déjà utilisé cette fonction d'optimisation et ça marchait avant mais là je ne comprends pas.

Merci d'avance.

[le fab]

bonjour

bein en fait, ta fonction funct renvoie une matrice de 140 de large
ydata est un vecteur (1 de large)

donc soit il te manque des données (ydata) soit tu as mal écris funct

fabien

[vitroze]

Ma fonction je l'ai déjà utilisé avant et là je renvoie une matrice y de taille l avec l=2891. Le 140 n'est pas la taille de ma matrice mais je calcule à chaque t la somme de 140 valeurs.
Mais c'est vrai qu'il y a une matrice y de taille 2891*1 et ydata=1*2891. mais la dernière fois j'ai inversé y avec y' mais ça n'a pas marché , j'avais la même erreur . je vais ressayer.

bonjour

bein en fait, ta fonction funct renvoie une matrice de 140 de large
ydata est un vecteur (1 de large)

donc soit il te manque des données (ydata) soit tu as mal écris funct

fabien

[le fab]

de toute façon l'erreur que tu rencontre est explicite : y et ydata ne font pas la même taille
il faut creuser de ce coté

[vitroze]

là, il sont la même taille (1*2891). et j'ai toujours la même erreur. j'ai fait :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

ydata=ydata'

de toute façon l'erreur que tu rencontre est explicite : y et ydata ne font pas la même taille
il faut creuser de ce coté

[le fab]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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function [y]=funct(p,xdata)
...

fun=@(p,xdata) funct(xdata,p);

pourquoi tu inverse p et xdata alors qu'elles sont déjà définies dans le bon ordre dans ta fonction funct
c'est pour ca que tu as une erreur : funct(p0,xdata) retourne un vecteur, fun(p0,data) un scalaire !

et évite de prendre le même symbole (p) pour définir à la fois ta variable (fun = @(p,xdata) ...) et ton vecteur d'origine (p= 6e-7)

remplace dans ton script par :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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p0=[6e-7];
[p,fmires]=lsqcurvefit(@funct,p0,xdata,ydata);

et ajoute y=y.'; à la fin de ta fonction funct

Fabien

[vitroze]

J'ai fait ce que tu m'as dit mais j'ai la même erreur. Mais je ne peux pas mettre @fun car ça me fait une erreur, car il a déjà était appelé.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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open data.xlsx
xdata=columnA;
ydata=columnB;
xdata=data';
ydata=ydata';
fun=@(p,xdata) funct(p,xdata);
p0=[6e-7];
[p,fmires]=lsqcurvefit(fun,p0,xdata,ydata);

[Invité]

Pas @fun, mais @funct. La ligne fun=@(p,xdata) funct(p,xdata); ne servant à rien telle quelle.
Et si l'erreur persiste, comme dit par le fab :

y et ydata ne font pas la même taille

Regarde ce retournent size(y) à la fin de ta fonction funct et size(ydata) et corrige en conséquence.

[le fab]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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open data.xlsx
xdata=columnA;
ydata=columnB;
xdata=data';
ydata=ydata';
fun=@(p,xdata) funct(p,xdata);
p0=[6e-7];
[p,fmires]=lsqcurvefit(fun,p0,xdata,ydata);

heu ... fais ce que j'ai écris, ni plus, ni moins
ca marche (testé sur mon PC) !

[vitroze]

Yeap, ça marche Merci tout le monde
Que je suis bête, c'est vrai que la ligne ne servait à rien...

heu ... fais ce que j'ai écris, ni plus, ni moins
ca marche (testé sur mon PC) !

[vitroze]

J'ai juste une petite question.

Matlab me dit ça:

Local minimum possible.

lsqcurvefit stopped because the size of the current step is less than
the default value of the step size tolerance.

C'est comme mon point de départ est petit (..e-7) et que la fonction tolère du 1e-4,nn?.

Yeap, ça marche Merci tout le monde
Que je suis bête, c'est vrai que la ligne ne servait à rien...

[le fab]

C'est comme mon point de départ est petit (..e-7)

non
par contre elle te dit juste qu'elle PENSE avoir trouvé un minimum LOCAL
- pense parce que au vue des options la solution trouvé semble être un minimum (cf les options de lsqcurvefit).
- local parce que les fonction d'optimisation de matlab recherche la plupart du temps un minimum local : il est donc dépendant de ton point de départ, mais ca n'a rien à voir avec le fait que celui ci soit "petit"

[vitroze]

D'accord, je vois il ne me trouve pas un minimum global mais local. il faut donc que je modifie ma fonction avec les options pour qu'il puisse me trouver un minimum global et non local.

Merci

non
par contre elle te dit juste qu'elle PENSE avoir trouvé un minimum LOCAL
- pense parce que au vue des options la solution trouvé semble être un minimum (cf les options de lsqcurvefit).
- local parce que les fonction d'optimisation de matlab recherche la plupart du temps un minimum local : il est donc dépendant de ton point de départ, mais ca n'a rien à voir avec le fait que celui ci soit "petit"

[le fab]

heu là c'est plus compliqué
comme je le disais, les fonctions d'optimisation matlab cherche des minimum locaux et seulement locaux
quelques exception quand même, comme la fonction quadprog avec l'algo 'interior point convex', qui elle y arrive car elle s'applique à un pb convexe justement

sinon pour optimiser les chances de trouver la solution globale, tu peux lancer ton optimisation plusieurs fois en faisant varier le point de départ

si tu veux être sur de trouver le minimum global, il y a des fonction d'optimisation heuristiques (par exemple génétique), disponible dans la global optimisation toolbox (certains algos génétique plus simple sont dispo sur matlab central)

enfin le plus simple lorsque l'on a un problème simple c'est la représentation graphique ... mais c'est pas ton cas

[vitroze]

D'accord c'est noté
Je vais essayer.