nsqnonlin - 誤った収束 - フィットした曲線はデータを全くモデル化しません

Question

以下、赤い十字はデータ、青い線はフィットの曲線です。

Data and fit curve - image

これは、関数でフィット感です：私の開始値である

function diff = fit_simp(x,X,Y) 

% This function is called by lsqnonlin. 
% x is a vector which contains the coefficients of the 
% equation. X and Y are the option data sets that were 
% passed to lsqnonlin. 

A1 = x(1); 
A2 = x(2); 
mode1 = x(3); 
mode2 = x(4); 
sig1 = x(5); 
sig2 = x(6); 
alpha = x(7); 
beta = x(8); 
gamma = x(9); 
diff = (A1/(sqrt(2*pi)*sig1))*exp(-0.5.*((X-mode1)/sig1).^2) + (A2/(sqrt(2*pi)*sig2))*exp(-0.5.*((X-mode2)/sig2).^2) + alpha + beta*X + gamma*X.*X 

：MATLABから

X0=[0.1 0.02 0.6 1.2 1 1 0.1 -0.2 0.011] 

最終メッセージ：

Optimization completed: The first-order optimality measure, 3.114006e-10, 
is less than options.OptimalityTolerance = 1.000000e-06. 

Optimization Metric          Options 
relative first-order optimality = 3.11e-10 OptimalityTolerance = 1e-06 (default) 

私は行方不明のものがありますか？より単純な機能のために働きます。

Answer 1

Yデータを使用していません。今度は、diffはxのX点のモデルの評価ですが、diff - Yを返す必要があります。 lsqnonlinは戻り値のノルムを最小限に抑えます。それは確かにあなたが得たもので、どこでもゼロに近い機能です。