我正在尝试使用MINPACK的非线性拟合例程来将相当复杂的状态方程拟合到一组实验数据。数据的一个子集与 EoS 的简化形式相当吻合，这让我相信该实施原则上是有效的。然而，将整个数据集拟合到 EoS 的扩展形式似乎是不可能的，尽管数据集非常平滑且质量很好，尽管我最初的猜测接近预期的解决方案并且已经给出了不错的拟合。

这里最让我恼火的是：INFO 参数编码的拟合的返回状态并不太清楚。我的印象是 INFO=1 或 2 被认为是可以的；根据代码中的注释，它的意思是“算法估计平方和中的相对误差最多为 tol= 0.149E-07”或“算法估计 x 与解决方案之间的相对误差最多为 tol= 0.149 E-07"，分别。但是，对于非常不同的解决方案（使用不同的起始猜测），我得到了这个返回状态。然后是状态 INFO=4，“fvec 与 jacobian 到机器精度的列正交”，我不太明白。我经常在只有 5 次迭代时得到它（对于 4 个拟合参数，其中似乎 4 次迭代单独改变每个参数少量以探测解决方案的局部环境）。这可能发生在不同的初始猜测中，接近或不太接近预期解决方案以获得良好拟合。

有人可以解释这种行为并告诉我是否有可能，例如，改变每个参数的初始测试变化的大小或对每个参数的范围施加约束（界限）？我现在所做的只是在 lmdif1 每次调用模型函数之前强制每个参数位于 max 和 min 语句的给定边界之间。

托马斯