PDA_DNLS1

Minimises the sum of squares of M non-linear functions

Origin

SLATEC
        SUBROUTINE PDA_DNLS1 (FCN, IOPT, M, N, X, FVEC, FJAC, LDFJAC,
       +                      FTOL, XTOL, GTOL, MAXFEV, EPSFCN, DIAG,
       +                      MODE, FACTOR, NPRINT, INFO, NFEV, NJEV,
       +                      IPVT, QTF, WA1, WA2, WA3, WA4, STATUS)
  ***BEGIN PROLOGUE  DNLS1
  ***PURPOSE  Minimize the sum of the squares of M nonlinear functions
              in N variables by a modification of the Levenberg-Marquardt
              algorithm.
  ***LIBRARY   SLATEC
  ***CATEGORY  K1B1A1, K1B1A2
  ***TYPE      DOUBLE PRECISION (SNLS1-S, DNLS1-D)
  ***KEYWORDS  LEVENBERG-MARQUARDT, NONLINEAR DATA FITTING,
               NONLINEAR LEAST SQUARES
  ***AUTHOR  Hiebert, K. L., (SNLA)
  ***DESCRIPTION
  
   1. Purpose.
  
         The purpose of DNLS1 is to minimize the sum of the squares of M
         nonlinear functions in N variables by a modification of the
         Levenberg-Marquardt algorithm.  The user must provide a subrou-
         tine which calculates the functions.  The user has the option
         of how the Jacobian will be supplied.  The user can supply the
         full Jacobian, or the rows of the Jacobian (to avoid storing
         the full Jacobian), or let the code approximate the Jacobian by
         forward-differencing.   This code is the combination of the
         MINPACK codes (Argonne) LMDER, LMDIF, and LMSTR.
  
  
   2. Subroutine and Type Statements.
  
         SUBROUTINE DNLS1(FCN,IOPT,M,N,X,FVEC,FJAC,LDFJAC,FTOL,XTOL,
        *                 GTOL,MAXFEV,EPSFCN,DIAG,MODE,FACTOR,NPRINT,INFO
        *                 ,NFEV,NJEV,IPVT,QTF,WA1,WA2,WA3,WA4)
         INTEGER IOPT,M,N,LDFJAC,MAXFEV,MODE,NPRINT,INFO,NFEV,NJEV
         INTEGER IPVT(N)
         DOUBLE PRECISION FTOL,XTOL,GTOL,EPSFCN,FACTOR
         DOUBLE PRECISION X(N),FVEC(M),FJAC(LDFJAC,N),DIAG(N),QTF(N),
        *     WA1(N),WA2(N),WA3(N),WA4(M)
  
  
   3. Parameters.
  
         Parameters designated as input parameters must be specified on
         entry to DNLS1 and are not changed on exit, while parameters
         designated as output parameters need not be specified on entry
         and are set to appropriate values on exit from DNLS1.
  
        FCN is the name of the user-supplied subroutine which calculate
           the functions.  If the user wants to supply the Jacobian
           (IOPT=2 or 3), then FCN must be written to calculate the
           Jacobian, as well as the functions.  See the explanation
           of the IOPT argument below.
           If the user wants the iterates printed (NPRINT positive), then
           FCN must do the printing.  See the explanation of NPRINT
           below.  FCN must be declared in an EXTERNAL statement in the
           calling program and should be written as follows.
  
  
           SUBROUTINE FCN(IFLAG,M,N,X,FVEC,FJAC,LDFJAC)
           INTEGER IFLAG,LDFJAC,M,N
           DOUBLE PRECISION X(N),FVEC(M)
           ----------
           FJAC and LDFJAC may be ignored       , if IOPT=1.
           DOUBLE PRECISION FJAC(LDFJAC,N)      , if IOPT=2.
           DOUBLE PRECISION FJAC(N)             , if IOPT=3.
           ----------
             If IFLAG=0, the values in X and FVEC are available
             for printing.  See the explanation of NPRINT below.
             IFLAG will never be zero unless NPRINT is positive.
             The values of X and FVEC must not be changed.
           RETURN
           ----------
             If IFLAG=1, calculate the functions at X and return
             this vector in FVEC.
           RETURN
           ----------
             If IFLAG=2, calculate the full Jacobian at X and return
             this matrix in FJAC.  Note that IFLAG will never be 2 unless
             IOPT=2.  FVEC contains the function values at X and must
             not be altered.  FJAC(I,J) must be set to the derivative
             of FVEC(I) with respect to X(J).
           RETURN
           ----------
             If IFLAG=3, calculate the LDFJAC-th row of the Jacobian
             and return this vector in FJAC.  Note that IFLAG will
             never be 3 unless IOPT=3.  FVEC contains the function
             values at X and must not be altered.  FJAC(J) must be
             set to the derivative of FVEC(LDFJAC) with respect to X(J).
           RETURN
           ----------
           END
  
  
           The value of IFLAG should not be changed by FCN unless the
           user wants to terminate execution of DNLS1.  In this case, set
           IFLAG to a negative integer.
  
  
         IOPT is an input variable which specifies how the Jacobian will
           be calculated.  If IOPT=2 or 3, then the user must supply the
           Jacobian, as well as the function values, through the
           subroutine FCN.  If IOPT=2, the user supplies the full
           Jacobian with one call to FCN.  If IOPT=3, the user supplies
           one row of the Jacobian with each call.  (In this manner,
           storage can be saved because the full Jacobian is not stored.)
           If IOPT=1, the code will approximate the Jacobian by forward
           differencing.
  
         M is a positive integer input variable set to the number of
           functions.
  
         N is a positive integer input variable set to the number of
           variables.  N must not exceed M.
  
         X is an array of length N.  On input, X must contain an initial
           estimate of the solution vector.  On output, X contains the
           final estimate of the solution vector.
  
         FVEC is an output array of length M which contains the functions
           evaluated at the output X.
  
         FJAC is an output array.  For IOPT=1 and 2, FJAC is an M by N
           array.  For IOPT=3, FJAC is an N by N array.  The upper N by N
           submatrix of FJAC contains an upper triangular matrix R with
           diagonal elements of non-increasing magnitude such that
  
                  T     T           T
                 P *(JAC *JAC)*P = R *R,
  
           where P is a permutation matrix and JAC is the final calcu-
           lated Jacobian.  Column J of P is column IPVT(J) (see below)
           of the identity matrix.  The lower part of FJAC contains
           information generated during the computation of R.
  
         LDFJAC is a positive integer input variable which specifies
           the leading dimension of the array FJAC.  For IOPT=1 and 2,
           LDFJAC must not be less than M.  For IOPT=3, LDFJAC must not
           be less than N.
  
         FTOL is a non-negative input variable.  Termination occurs when
           both the actual and predicted relative reductions in the sum
           of squares are at most FTOL.  Therefore, FTOL measures the
           relative error desired in the sum of squares.  Section 4 con-
           tains more details about FTOL.
  
         XTOL is a non-negative input variable.  Termination occurs when
           the relative error between two consecutive iterates is at most
           XTOL.  Therefore, XTOL measures the relative error desired in
           the approximate solution.  Section 4 contains more details
           about XTOL.
  
         GTOL is a non-negative input variable.  Termination occurs when
           the cosine of the angle between FVEC and any column of the
           Jacobian is at most GTOL in absolute value.  Therefore, GTOL
           measures the orthogonality desired between the function vector
           and the columns of the Jacobian.  Section 4 contains more
           details about GTOL.
  
         MAXFEV is a positive integer input variable.  Termination occurs
           when the number of calls to FCN to evaluate the functions
           has reached MAXFEV.
  
         EPSFCN is an input variable used in determining a suitable step
           for the forward-difference approximation.  This approximation
           assumes that the relative errors in the functions are of the
           order of EPSFCN.  If EPSFCN is less than the machine preci-
           sion, it is assumed that the relative errors in the functions
           are of the order of the machine precision.  If IOPT=2 or 3,
           then EPSFCN can be ignored (treat it as a dummy argument).
  
         DIAG is an array of length N.  If MODE = 1 (see below), DIAG is
           internally set.  If MODE = 2, DIAG must contain positive
           entries that serve as implicit (multiplicative) scale factors
           for the variables.
  
         MODE is an integer input variable.  If MODE = 1, the variables
           will be scaled internally.  If MODE = 2, the scaling is speci-
           fied by the input DIAG.  Other values of MODE are equivalent
           to MODE = 1.
  
         FACTOR is a positive input variable used in determining the ini-
           tial step bound.  This bound is set to the product of FACTOR
           and the Euclidean norm of DIAG*X if nonzero, or else to FACTOR
           itself.  In most cases FACTOR should lie in the interval
           (.1,100.).  100. is a generally recommended value.
  
         NPRINT is an integer input variable that enables controlled
           printing of iterates if it is positive.  In this case, FCN is
           called with IFLAG = 0 at the beginning of the first iteration
           and every NPRINT iterations thereafter and immediately prior
           to return, with X and FVEC available for printing. Appropriate
           print statements must be added to FCN (see example) and
           FVEC should not be altered.  If NPRINT is not positive, no
           special calls to FCN with IFLAG = 0 are made.
  
         INFO is an integer output variable.  If the user has terminated
          execution, INFO is set to the (negative) value of IFLAG.  See
          description of FCN and JAC. Otherwise, INFO is set as follows
  
           INFO = 0  improper input parameters.
  
           INFO = 1  both actual and predicted relative reductions in the
                     sum of squares are at most FTOL.
  
           INFO = 2  relative error between two consecutive iterates is
                     at most XTOL.
  
           INFO = 3  conditions for INFO = 1 and INFO = 2 both hold.
  
           INFO = 4  the cosine of the angle between FVEC and any column
                     of the Jacobian is at most GTOL in absolute value.
  
           INFO = 5  number of calls to FCN for function evaluation
                     has reached MAXFEV.
  
           INFO = 6  FTOL is too small.  No further reduction in the sum
                     of squares is possible.
  
           INFO = 7  XTOL is too small.  No further improvement in the
                     approximate solution X is possible.
  
           INFO = 8  GTOL is too small.  FVEC is orthogonal to the
                     columns of the Jacobian to machine precision.
  
           Sections 4 and 5 contain more details about INFO.
  
         NFEV is an integer output variable set to the number of calls to
           FCN for function evaluation.
  
         NJEV is an integer output variable set to the number of
           evaluations of the full Jacobian.  If IOPT=2, only one call to
           FCN is required for each evaluation of the full Jacobian.
           If IOPT=3, the M calls to FCN are required.
           If IOPT=1, then NJEV is set to zero.
  
         IPVT is an integer output array of length N.  IPVT defines a
           permutation matrix P such that JAC*P = Q*R, where JAC is the
           final calculated Jacobian, Q is orthogonal (not stored), and R
           is upper triangular with diagonal elements of non-increasing
           magnitude.  Column J of P is column IPVT(J) of the identity
           matrix.
  
         QTF is an output array of length N which contains the first N
           elements of the vector (Q transpose)*FVEC.
  
         WA1, WA2, and WA3 are work arrays of length N.
  
         WA4 is a work array of length M.
  
         STATUS is an INTEGER error status. Set to zero on entry.
                If an error has occurred and has been reported then
                this will be non-zero on exit.
  
   4. Successful Completion.
  
         The accuracy of DNLS1 is controlled by the convergence parame-
         ters FTOL, XTOL, and GTOL.  These parameters are used in tests
         which make three types of comparisons between the approximation
         X and a solution XSOL.  DNLS1 terminates when any of the tests
         is satisfied.  If any of the convergence parameters is less than
         the machine precision (as defined by the function R1MACH(4)),
         then DNLS1 only attempts to satisfy the test defined by the
         machine precision.  Further progress is not usually possible.
  
         The tests assume that the functions are reasonably well behaved,
         and, if the Jacobian is supplied by the user, that the functions
         and the Jacobian are coded consistently.  If these conditions
         are not satisfied, then DNLS1 may incorrectly indicate conver-
         gence.  If the Jacobian is coded correctly or IOPT=1,
         then the validity of the answer can be checked, for example, by
         rerunning DNLS1 with tighter tolerances.
  
         First Convergence Test.  If ENORM(Z) denotes the Euclidean norm
           of a vector Z, then this test attempts to guarantee that
  
                 ENORM(FVEC) .LE. (1+FTOL)*ENORM(FVECS),
  
           where FVECS denotes the functions evaluated at XSOL.  If this
           condition is satisfied with FTOL = 10**(-K), then the final
           residual norm ENORM(FVEC) has K significant decimal digits and
           INFO is set to 1 (or to 3 if the second test is also satis-
           fied).  Unless high precision solutions are required, the
           recommended value for FTOL is the square root of the machine
           precision.
  
         Second Convergence Test.  If D is the diagonal matrix whose
           entries are defined by the array DIAG, then this test attempts
           to guarantee that
  
                 ENORM(D*(X-XSOL)) .LE. XTOL*ENORM(D*XSOL).
  
           If this condition is satisfied with XTOL = 10**(-K), then the
           larger components of D*X have K significant decimal digits and
           INFO is set to 2 (or to 3 if the first test is also satis-
           fied).  There is a danger that the smaller components of D*X
           may have large relative errors, but if MODE = 1, then the
           accuracy of the components of X is usually related to their
           sensitivity.  Unless high precision solutions are required,
           the recommended value for XTOL is the square root of the
           machine precision.
  
         Third Convergence Test.  This test is satisfied when the cosine
           of the angle between FVEC and any column of the Jacobian at X
           is at most GTOL in absolute value.  There is no clear rela-
           tionship between this test and the accuracy of DNLS1, and
           furthermore, the test is equally well satisfied at other crit-
           ical points, namely maximizers and saddle points.  Therefore,
           termination caused by this test (INFO = 4) should be examined
           carefully.  The recommended value for GTOL is zero.
  
  
   5. Unsuccessful Completion.
  
         Unsuccessful termination of DNLS1 can be due to improper input
         parameters, arithmetic interrupts, or an excessive number of
         function evaluations.
  
         Improper Input Parameters.  INFO is set to 0 if IOPT .LT. 1
           or IOPT .GT. 3, or N .LE. 0, or M .LT. N, or for IOPT=1 or 2
           LDFJAC .LT. M, or for IOPT=3 LDFJAC .LT. N, or FTOL .LT. 0.E0,
           or XTOL .LT. 0.E0, or GTOL .LT. 0.E0, or MAXFEV .LE. 0, or
           FACTOR .LE. 0.E0.
  
         Arithmetic Interrupts.  If these interrupts occur in the FCN
           subroutine during an early stage of the computation, they may
           be caused by an unacceptable choice of X by DNLS1.  In this
           case, it may be possible to remedy the situation by rerunning
           DNLS1 with a smaller value of FACTOR.
  
         Excessive Number of Function Evaluations.  A reasonable value
           for MAXFEV is 100*(N+1) for IOPT=2 or 3 and 200*(N+1) for
           IOPT=1.  If the number of calls to FCN reaches MAXFEV, then
           this indicates that the routine is converging very slowly
           as measured by the progress of FVEC, and INFO is set to 5.
           In this case, it may be helpful to restart DNLS1 with MODE
           set to 1.
  
  
   6. Characteristics of the Algorithm.
  
         DNLS1 is a modification of the Levenberg-Marquardt algorithm.
         Two of its main characteristics involve the proper use of
         implicitly scaled variables (if MODE = 1) and an optimal choice
         for the correction.  The use of implicitly scaled variables
         achieves scale invariance of DNLS1 and limits the size of the
         correction in any direction where the functions are changing
         rapidly.  The optimal choice of the correction guarantees (under
         reasonable conditions) global convergence from starting points
         far from the solution and a fast rate of convergence for
         problems with small residuals.
  
         Timing.  The time required by DNLS1 to solve a given problem
           depends on M and N, the behavior of the functions, the accu-
           racy requested, and the starting point.  The number of arith-
           metic operations needed by DNLS1 is about N**3 to process each
           evaluation of the functions (call to FCN) and to process each
           evaluation of the Jacobian it takes M*N**2 for IOPT=2 (one
           call to FCN), M*N**2 for IOPT=1 (N calls to FCN) and
           1.5*M*N**2 for IOPT=3 (M calls to FCN).  Unless FCN
           can be evaluated quickly, the timing of DNLS1 will be
           strongly influenced by the time spent in FCN.
  
         Storage.  DNLS1 requires (M*N + 2*M + 6*N) for IOPT=1 or 2 and
           (N**2 + 2*M + 6*N) for IOPT=3 single precision storage
           locations and N integer storage locations, in addition to
           the storage required by the program.  There are no internally
           declared storage arrays.
  
   *Long Description:
  
   7. Example.
  
         The problem is to determine the values of X(1), X(2), and X(3)
         which provide the best fit (in the least squares sense) of
  
               X(1) + U(I)/(V(I)*X(2) + W(I)*X(3)),  I = 1, 15
  
         to the data
  
               Y = (0.14,0.18,0.22,0.25,0.29,0.32,0.35,0.39,
                    0.37,0.58,0.73,0.96,1.34,2.10,4.39),
  
         where U(I) = I, V(I) = 16 - I, and W(I) = MIN(U(I),V(I)).  The
         I-th component of FVEC is thus defined by
  
               Y(I) - (X(1) + U(I)/(V(I)*X(2) + W(I)*X(3))).
  
         **********
  
         PROGRAM TEST
   C
   C     Driver for DNLS1 example.
   C
         INTEGER J,IOPT,M,N,LDFJAC,MAXFEV,MODE,NPRINT,INFO,NFEV,NJEV,
        *        NWRITE
         INTEGER IPVT(3)
         DOUBLE PRECISION FTOL,XTOL,GTOL,FACTOR,FNORM,EPSFCN
         DOUBLE PRECISION X(3),FVEC(15),FJAC(15,3),DIAG(3),QTF(3),
        *     WA1(3),WA2(3),WA3(3),WA4(15)
         DOUBLE PRECISION DENORM,D1MACH
         EXTERNAL FCN
         DATA NWRITE /6/
   C
         IOPT = 1
         M = 15
         N = 3
   C
   C     The following starting values provide a rough fit.
   C
         X(1) = 1.E0
         X(2) = 1.E0
         X(3) = 1.E0
   C
         LDFJAC = 15
   C
   C     Set FTOL and XTOL to the square root of the machine precision
   C     and GTOL to zero.  Unless high precision solutions are
   C     required, these are the recommended settings.
   C
         FTOL = SQRT(R1MACH(4))
         XTOL = SQRT(R1MACH(4))
         GTOL = 0.E0
   C
         MAXFEV = 400
         EPSFCN = 0.0
         MODE = 1
         FACTOR = 1.E2
         NPRINT = 0
   C
         CALL DNLS1(FCN,IOPT,M,N,X,FVEC,FJAC,LDFJAC,FTOL,XTOL,
        *           GTOL,MAXFEV,EPSFCN,DIAG,MODE,FACTOR,NPRINT,
        *           INFO,NFEV,NJEV,IPVT,QTF,WA1,WA2,WA3,WA4)
         FNORM = ENORM(M,FVEC)
         WRITE (NWRITE,1000) FNORM,NFEV,NJEV,INFO,(X(J),J=1,N)
         STOP
    1000 FORMAT (5X,’ FINAL L2 NORM OF THE RESIDUALS’,E15.7 //
        *        5X,’ NUMBER OF FUNCTION EVALUATIONS’,I10 //
        *        5X,’ NUMBER OF JACOBIAN EVALUATIONS’,I10 //
        *        5X,’ EXIT PARAMETER’,16X,I10 //
        *        5X,’ FINAL APPROXIMATE SOLUTION’ // 5X,3E15.7)
         END
         SUBROUTINE FCN(IFLAG,M,N,X,FVEC,DUM,IDUM)
   C     This is the form of the FCN routine if IOPT=1,
   C     that is, if the user does not calculate the Jacobian.
         INTEGER I,M,N,IFLAG
         DOUBLE PRECISION X(N),FVEC(M),Y(15)
         DOUBLE PRECISION TMP1,TMP2,TMP3,TMP4
         DATA Y(1),Y(2),Y(3),Y(4),Y(5),Y(6),Y(7),Y(8),
        *     Y(9),Y(10),Y(11),Y(12),Y(13),Y(14),Y(15)
        *     /1.4E-1,1.8E-1,2.2E-1,2.5E-1,2.9E-1,3.2E-1,3.5E-1,3.9E-1,
        *      3.7E-1,5.8E-1,7.3E-1,9.6E-1,1.34E0,2.1E0,4.39E0/
   C
         IF (IFLAG .NE. 0) GO TO 5
   C
   C     Insert print statements here when NPRINT is positive.
   C
         RETURN
       5 CONTINUE
         DO 10 I = 1, M
            TMP1 = I
            TMP2 = 16 - I
            TMP3 = TMP1
            IF (I .GT. 8) TMP3 = TMP2
            FVEC(I) = Y(I) - (X(1) + TMP1/(X(2)*TMP2 + X(3)*TMP3))
      10    CONTINUE
         RETURN
         END
  
  
         Results obtained with different compilers or machines
         may be slightly different.
  
         FINAL L2 NORM OF THE RESIDUALS  0.9063596E-01
  
         NUMBER OF FUNCTION EVALUATIONS        25
  
         NUMBER OF JACOBIAN EVALUATIONS         0
  
         EXIT PARAMETER                         1
  
         FINAL APPROXIMATE SOLUTION
  
          0.8241058E-01  0.1133037E+01  0.2343695E+01
  
  
         For IOPT=2, FCN would be modified as follows to also
         calculate the full Jacobian when IFLAG=2.
  
         SUBROUTINE FCN(IFLAG,M,N,X,FVEC,FJAC,LDFJAC)
   C
   C     This is the form of the FCN routine if IOPT=2,
   C     that is, if the user calculates the full Jacobian.
   C
         INTEGER I,LDFJAC,M,N,IFLAG
         DOUBLE PRECISION X(N),FVEC(M),FJAC(LDFJAC,N),Y(15)
         DOUBLE PRECISION TMP1,TMP2,TMP3,TMP4
         DATA Y(1),Y(2),Y(3),Y(4),Y(5),Y(6),Y(7),Y(8),
        *     Y(9),Y(10),Y(11),Y(12),Y(13),Y(14),Y(15)
        *     /1.4E-1,1.8E-1,2.2E-1,2.5E-1,2.9E-1,3.2E-1,3.5E-1,3.9E-1,
        *      3.7E-1,5.8E-1,7.3E-1,9.6E-1,1.34E0,2.1E0,4.39E0/
   C
         IF (IFLAG .NE. 0) GO TO 5
   C
   C     Insert print statements here when NPRINT is positive.
   C
         RETURN
       5 CONTINUE
         IF(IFLAG.NE.1) GO TO 20
         DO 10 I = 1, M
            TMP1 = I
            TMP2 = 16 - I
            TMP3 = TMP1
            IF (I .GT. 8) TMP3 = TMP2
            FVEC(I) = Y(I) - (X(1) + TMP1/(X(2)*TMP2 + X(3)*TMP3))
      10    CONTINUE
         RETURN
   C
   C     Below, calculate the full Jacobian.
   C
      20    CONTINUE
   C
         DO 30 I = 1, M
            TMP1 = I
            TMP2 = 16 - I
            TMP3 = TMP1
            IF (I .GT. 8) TMP3 = TMP2
            TMP4 = (X(2)*TMP2 + X(3)*TMP3)**2
            FJAC(I,1) = -1.E0
            FJAC(I,2) = TMP1*TMP2/TMP4
            FJAC(I,3) = TMP1*TMP3/TMP4
      30    CONTINUE
         RETURN
         END
  
  
         For IOPT = 3, FJAC would be dimensioned as FJAC(3,3),
           LDFJAC would be set to 3, and FCN would be written as
           follows to calculate a row of the Jacobian when IFLAG=3.
  
         SUBROUTINE FCN(IFLAG,M,N,X,FVEC,FJAC,LDFJAC)
   C     This is the form of the FCN routine if IOPT=3,
   C     that is, if the user calculates the Jacobian row by row.
         INTEGER I,M,N,IFLAG
         DOUBLE PRECISION X(N),FVEC(M),FJAC(N),Y(15)
         DOUBLE PRECISION TMP1,TMP2,TMP3,TMP4
         DATA Y(1),Y(2),Y(3),Y(4),Y(5),Y(6),Y(7),Y(8),
        *     Y(9),Y(10),Y(11),Y(12),Y(13),Y(14),Y(15)
        *     /1.4E-1,1.8E-1,2.2E-1,2.5E-1,2.9E-1,3.2E-1,3.5E-1,3.9E-1,
        *      3.7E-1,5.8E-1,7.3E-1,9.6E-1,1.34E0,2.1E0,4.39E0/
   C
         IF (IFLAG .NE. 0) GO TO 5
   C
   C     Insert print statements here when NPRINT is positive.
   C
         RETURN
       5 CONTINUE
         IF( IFLAG.NE.1) GO TO 20
         DO 10 I = 1, M
            TMP1 = I
            TMP2 = 16 - I
            TMP3 = TMP1
            IF (I .GT. 8) TMP3 = TMP2
            FVEC(I) = Y(I) - (X(1) + TMP1/(X(2)*TMP2 + X(3)*TMP3))
      10    CONTINUE
         RETURN
   C
   C     Below, calculate the LDFJAC-th row of the Jacobian.
   C
      20 CONTINUE
  
         I = LDFJAC
            TMP1 = I
            TMP2 = 16 - I
            TMP3 = TMP1
            IF (I .GT. 8) TMP3 = TMP2
            TMP4 = (X(2)*TMP2 + X(3)*TMP3)**2
            FJAC(1) = -1.E0
            FJAC(2) = TMP1*TMP2/TMP4
            FJAC(3) = TMP1*TMP3/TMP4
         RETURN
         END
  
  ***REFERENCES  Jorge J. More, The Levenberg-Marquardt algorithm:
                   implementation and theory.  In Numerical Analysis
                   Proceedings (Dundee, June 28 - July 1, 1977, G. A.
                   Watson, Editor), Lecture Notes in Mathematics 630,
                   Springer-Verlag, 1978.
  ***ROUTINES CALLED  D1MACH, DCKDER, DENORM, DFDJC3, DMPAR, DQRFAC,
                      DWUPDT, XERMSG
  ***REVISION HISTORY  (YYMMDD)
     800301  DATE WRITTEN
     890531  Changed all specific intrinsics to generic.  (WRB)
     890831  Modified array declarations.  (WRB)
     891006  Cosmetic changes to prologue.  (WRB)
     891006  REVISION DATE from Version 3.2
     891214  Prologue converted to Version 4.0 format.  (BAB)
     900315  CALLs to XERROR changed to CALLs to XERMSG.  (THJ)
     900510  Convert XERRWV calls to XERMSG calls.  (RWC)
     920205  Corrected XERN1 declaration.  (WRB)
     920501  Reformatted the REFERENCES section.  (WRB)
     960916  Renamed PDA_DNLS1 and added STATUS argument. (PWD)
  ***END PROLOGUE  DNLS1