我正在尝试使用 fminsearch 最小化一个 5 变量函数。我只想最小化两个变量的函数。我尝试了以下方法，但没有运气：
func = @(x,b) myfunction( x, y, z, a, b );
fminsearch(func,[x0,b0]);
x是N x M维度的矩阵，而b具有Y x Z维度，因此维度不同。相同的起始条件x0和b0。
我看过一些类似的问题，但我仍然无法解决这个问题。
运行脚本时，我得到以下输出：
Error using horzcat
Dimensions of matrices being concatenated are not consistent.
通常该函数fminsearch只允许三个输入：函数句柄、初始值向量和优化选项，例如：fminsearch(@fun,x0,options)
幸运的是，有一个小技巧可以做，你可以在选项后面加上额外的参数，像这样fminsearch(@fun,[x0 b0],options,z,a,b)：
如果你没有使用任何选项，它应该是这样的：fminsearch(@fun,[x0 b0],[],z,a,b).
请记住，在函数内部，您应该解压缩变量a和b，例如：
function[obj]=func(x0,z,a,b)
x=x0(1)
y=x0(2)
%rest of the function
end