Discussion :

[DouéDoué]

Bonjour tout le monde,

J'utilise actuellement une routine de Matlab permettant de faire de l'ajustement de paramètre : LSQCRUVEFIT.
Cependant je n'arrive pas à faire converger l'optimisateur vers le bon minimum.
Cela vient très certainement du fait que je n'arrive pas à saisir les subtilités des phrases concises de description de 2 paramètres de contrôle de la routine : TolX et Tolfun.
Quelqu'un sait il à quoi corresponde EXACTEMENT ces deux tolérances ?
La première joue sur les paramètres de sortie et la deuxième sur la fonction à fitter; mais est ce dans les deux cas une tolérance relative ? absolue ?
De plus il y a d'autres paramètres de contrôle qui me semble important mais dont je n'arrive à saisir la substance : DiffMinChange et DiffMaxChange (joue sur le gradient mais comment ?).
Je vous remercie d'avance pour tout aide apporter (:

Ps : Quelqu'un a t il déjà utiliser cette routine pour des problèmes très fins ?

[le fab]

salut

Cependant je n'arrive pas à faire converger l'optimisateur vers le bon minimum.

peut tu préciser un peu ceci ?
en effet lsqcurvefit trouve une solution "locale", c'est à dire "la plus proche" de la solution initiale x0 que tu lui passe
le problème réside souvent dans ce x0, qui est très important pour trouver la bonne solution
tolX et tolfun sont plus là pour régler le niveau de performance (et de temps de calcul)


ils jouent sur la tolérance sur X (la solution) et fun (la sortie de la fonction que tu minimises, ici la fonction à fitter)
c'est à dire que au fur et à mesure que l'algorithme converge, si à chaque d'une itération sur l'autre X bouge moins que tolX ou la fsortie de la fonction bouge moins que tolfun, alors il considère qu'il est suffisamment proche de la solution et il arrête d'iterer


http://fr.mathworks.com/help/optim/u...-criteria.html

[DouéDoué]

Merci pour ta réponse.

Alors j'ai fait une petite étude en lui donnant d'abords pour Condition Initiales la solution vraie. (les paramètres x0 sont la solution vraie). C'est le cas totologique.
Arriver à un certain niveau de précision trop élevé sur TolX et Tolfun il trouve un écart à la solution ... J'imagine que c'est due à un bruit numérique ?

Autre étude : je perturbe très légèrement ma solution vraie et il ne retrouve pas le minimum correspondant à la solution vraie.
Comment puis je affiner la recherche ?
Je tiens à préciser que je ne lui ai pas donné de Upper bound et lower bound.

Pour ton explication sur TolX et TolFun : je comprends bien que cela "joue" de cette façon.
Mais est ce un critère relatif ou absolu ?
C'est à dire : si j'ai ma fonction qui doit avoir pour résultat des données de l'ordre de 10(^-2), et des paramètres qui sont de l'ordre de 10(^-3), quelle valeurs donnerais tu à TolX et TolF ?

Sachant que c'est le gradient qui importe sur le critère d'arrêt, faut il fixer aussi DiffMinChange et DiffMaxChange pour le guider dans la recherche ?

http://fr.mathworks.com/help/optim/u...y-measure.html

D'avance encore, merci.

[le fab]

tolfun et tolX sont des critères absolus en général, mais parfois relatifs selon l'algorithme utilisé, comme c'est écrit dans le liens que je t'ai passé plus haut
je n'ai pas trouvé dans la doc d'information supplémentaire quant à l'utilisation faite de ces 2 paramètres par les deux algorithmes disponibles pour la fonction lsqcurvefit

je te conseille de regarder la sortie de la fonction d'optimisation :
si elle vaut 2 ou 3 c'est que tu as taper une de ces deux tolérances