Matlab中fzero（）迭代解的向量化答案

【问题标题】：vecorization of fzero() iterative solution in MatlabMatlab中fzero（）迭代解的向量化
【发布时间】：2018-01-25 02:54:57
【问题描述】：

我有一系列问题需要搜索 2 个最优/根值。举个例子吧：

F+(FG)/3=1 和 G+(FG)/4=19/16

（当然，用代数解决这个问题真的很简单）实际问题太复杂了，无法在这里写，但这简化了我打算实现的想法。

我需要解决问题的方法是使用 matlab 的 fzero() 函数，这是我目前的代码，但无法正常工作

x = fzero(@(F) [1;19/16]-F-myfun(F),[0;0]);

myfun() 被定义为

function [FF]=myfun(F)

FFx=(F(1,1)*F(2,1))/3;  
FFy=(F(2,1)*F(1,1))/4;  

FF=[FFx;FFy];
end

而 F 是一个包含两个元素的数组 (F=[fx;fy])。 1D 版本没有问题。但是，当我升级到 2D 时，会出现以下错误

Attempted to access F(2,1); index out of bounds because numel(F)=1.

据我了解，fzero() 自动使 F 成为 1x1 变量。为了使 fzero 假设 F 为 2x1 数组，我需要做什么？

【问题讨论】：

help fzero 的第一行写着“fzero Single-variable nonlinear zero finding.”，这意味着它只适用于一维。

【解决方案1】：

函数fzero 不适用于方程组。

请改用fsolve。

另外，所有的代码都可以简化，只写成如下两行：

myfun=@(F) [1;19/16]-F-[ (F(1)*F(2))/3 ; (F(1)*F(2))/4]; x = fsolve(@(F) myfun(F),[1;1]);

【讨论】：