请教：如何利用Matlab的多元非线性优化函数计算自回归系数的最大似然估计值
请教各位：如何利用Matlab的多元非线性优化函数计算自回归系数的最大似然估计值
最关键的是：我不知道这个“多元非线性优化函数”是什么！
因为我对这方面不是很了解
希望哪位明白的帮我解释解释 下载地址：
http://www.mathworks.cn/products/optimization/description3.html
Optimization Toolbox 3.1.1
产品说明
简介
定义、求解和评估优化问题
非线性优化
非线性最小二乘、数据拟合及非线性方程
二次规划和线性规划
二进制整数规划
非线性优化
无约束非线性优化
优化工具箱使用三种方法求解无约束非线性最小化问题：拟牛顿法、Nelder-Mead 法和信赖域法。
拟牛顿法使用二次和三次线搜索法与 BFGS 公式的结合更新海赛矩阵的近似值。
Nelder-Mead 法是只使用函数值（不要求导数）的直接搜索方法，用于处理非平滑目标函数。
信赖域法用于可以提取稀疏性或结构的大规模问题。信赖域法基于内部映射牛顿法，可以在函数内计算海赛乘向量的乘积而无需另行排列海赛矩阵。此外还可调整牛顿迭代中使用的预条件子的带宽。
约束非线性优化
约束非线性优化问题由非线性目标函数构成并可能受到线性和非线性约束。优化工具箱使用两种方法求解这些问题：信赖域法和动态序列逐次二次规划。
信赖域法仅用于受限约束问题或线性等式。
动态序列逐次二次规划则用于一般的非线性优化。
多目标优化
多目标优化涉及受一组约束的多个目标函数的最小化。优化工具箱提供的函数可求解以下两种多目标优化问题的公式：目标达到和极小极大。
目标达到问题求解减小线性或非线性向量函数的值，以达到 goal 向量中规定的目标值。目标的相对重要性则使用 weight 向量说明。目标达到问题也可能受到线性和非线性约束。
最小最大问题求解最小化一组多元函数的最差情况值，可能受到线性和非线性约束。
优化工具箱将两种多目标问题都转换为标准的约束优化问题，然后使用逐次二次规划对其求解。
回复 #2 无水1324 的帖子
谢谢楼上的！ 是免费下载的工具吗?楼主有不有,要不上传给我们!
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