Я делаю примерку с использованием пакета minpack.lm .Целевая функция - это разница между моими экспериментальными данными и моей моделью ODE.
Хитрость - это начальное значение для моей модели ODE.Поэтому я использую цикл для случайного запуска начальных значений и сохранения наилучшего результата, который минимизирует целевую функцию.Проблема в том, что если случайное начальное значение является плохим, моя модель не может решить уравнение ODE, я получаю результат либо NAN , либо такие ошибки, как , проблема не сходится или количество временных шагов 1 превысило максимальные значения при t = 0 .Итак, мои вопросы:
- Есть ли способ остановиться, если начальное значение неверно, и перейти к следующему начальному значению в одном цикле?
- Есть ли у вас какие-либо советы на выбор?лучшее начальное значение, чем случайно?
Большое спасибо