1楼：匿名用户
1. fsolve
求解非线性方程组方程：
f(x)=0
x是一个向量，f(x)是该向量的函数向量，返回向量值
2.语法
x = fsolve(fun,x0)
x = fsolve(fun,x0,options)
[x,fval] = fsolve(fun,x0)
[x,fval,exitflag] = fsolve(...)
[x,fval,exitflag,output] = fsolve(...)
[x,fval,exitflag,output,jacobian] = fsolve(...)
3. 描述
fsolve用于寻找非线性系统方程组的零点。
x = fsolve(fun,x0)以x0为初始值，努力寻找在fun中描述的方程组。
x = fsolve(fun,x0,options) 以x0为初始值，按照指定的优化设置“options”努力寻找在fun中描述的方程组。使用optimset设置这些选项。
[x,fval] = fsolve(fun,x0)返回在解x处的目标函数fun的值
[x,fval,exitflag] = fsolve(...)返回exitflag表示退出条件。
[x,fval,exitflag,output] = fsolve(...)返回output结构，该结构包含了优化信息。
[x,fval,exitflag,output,jacobian] = fsolve(...)返回在解x处的jacobian函数。
4. 输入参数
4.1. fun
非线性系统方程。它是一个函数，以x作为输入，返回向量f。函数fun可以被指定为一个m文件函数的函数句柄。
x = fsolve(@myfun,x0)
这里的myfun是一个matlab函数，形如：
function f = myfun(x)
f = ... % ***pute function values at x
fun也可以是一个异步函数的函数句柄：
x = fsolve(@(x)sin(x.*x),x0);
若用户定义的值为矩阵，则会被自动转换为向量。
若jacobian能被计算出来且通过options = optimset('jacobian','on')设置jacobian选项为”on”，则函数fun必须在第2个输出参数中返回x处的jacobian值j（它是一个矩阵）。注意：通过检查nargout的值，当fun被只带一个输出参数调用的情况下，该函数可避免计算j，仅只有一个输出参数。
（这种情况下，优化算法仅需要知道f而不需j）。
function [f,j] = myfun(x)
f = ... % objective function values at x
if nargout > 1 % two output arguments
j = ... % jacobian of the function evaluated at x
end4.2. options
提供该函数有关的特定信息。
5. 输出参数
5.1. exitflag
一个用来表示算法终止原因的整数。
1：函数收敛到x
2：x的变化已经处在容许范围内
3：残差变化已经处在容许范围内
4：搜索方向飞幅度比指定的误差小
5：迭代次数超过options.maxiter或函数估值的次数超过options.funevals
-1：算法被输出函数终止
-2：算法似乎收敛到一个非根点。
-3：可信半径变得太小
-4：沿当前方向的线性搜索不能足够地减小残差
5.2. output
包含关于优化信息的一个结构，其具有如下字段：
iterations：已经迭代的次数
funccount：函数估值的次数
algorithm：所使用的算法
cgiterations：pcg迭代次数（仅适用于大规模算法）
stepsize：最终采取的步长（仅适用于中等规模算法）
firstorderopt：第1阶优化的观测值 。
5.3. options
优化设置。一些选项设置用于所有算法，部分与大规模算法（large-scale algrithm）。相关，部分与中等规模算法相关。
可以使用optimset改变其中的设置。largescale选项指定使用哪种算法。
设为‘on’使用大规模算法，设为‘off’使用中等规模算法。
5.3.1. medium-scale and large-scale algorithms
如下选项用于大规模和中等规模算法：
derivativecheck：将用户提供导数与有限差分导数相比较
diagnostics：显示被解函数的诊断信息
diffmaxchange：有限差分变量中的最大变化
diffminchange：有限差分变量中的最小变化
display：显示的级别，‘off‘不显示输出，’iter‘显示每一步迭代的输出，’final‘显示最终的输出（默认）
funvalcheck：检查目标函数值是否有效。设为‘on’，当函数返回值为复数、inf或nan将返回一个错误，设为‘off’将不显示错误。
jacobian：设为‘on’，fsolve将使用用户定义的jacobian或jacobian信息来估值目标函数，若设为‘off’，则使用有限差分逼近jacobian。
maxfunevals：最大允许估值次数
maxiter：最大迭代次数
outputf**：指定一个或多个输出函数，优化函数在每一个迭代过程中将调用这些函数。
plotf**s：算法执行时显示进度条。从预定义中选择或自定义进度条。
指定@optimplotx显示当前的点，@optimplotfunccount打印出函数的计数，@optimplotfval打印出函数值，@optimplotresnorm打印出残差范数，@optimplotstepsize打印出步长，@optimplotfirstorderopt打印优化参数的第1阶。
tolfun：函数值的终止误差。
tolx：x的终止误差
5.3.2. 仅适用于large-scale algorithm
jacobmult：jacobian乘法函数的函数句柄
jacobpattern
maxpcgiter
precondbandwidth
tolpcg
5.3.3. 仅适用于medium-scale algorithm
nonleqnalgorithm：
'dogleg' — trust-region dogleg algorithm
(default)
'lm' — levenberg-marquardt
'gn' — gauss-newton
linesearchtype：'lm' (levenberg-marquardt)
'gn' (gauss-***wton) algorithms.
6. 使用优化工具箱完成以上函数操作
命令：optimtool
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