R 如何提高nlm求解器的求解精度

给出了一个函数F1：

F1 <- function(C1,C2,C3,...,x,u_target) {  
# a lot of equations follow   
...  
u_actual - u_target
}

我想用最后一个方程的结果收敛到零的方式来确定参数x的值。与

nlm(f=F1,p=c(0),C1=C1,C2=C2,...,stepmax=0.001,ndigit=8)

我得到了一个结果，但不是令人满意的结果：

u_actual = 0.1316566  
u_target = 0.1

我经常使用nlm命令的参数（gradtol、stepmax、iterlim等），但没有得到更好的结果。我还尝试了optim、optimize和uniroot，但根本无法运行它们

u和x呈负指数发展。随着x的减小，u呈指数增长。如果x为零，则u产生一个有限值。x还有一个上边界，这是未知的。所以我猜如果迭代从下边界（零）开始，一步一步地增加，这将是有希望的。但是，无论是减小还是增大stepmax的值，结果都不会变得更好

如果r社区能给我任何提示，我将不胜感激

多谢各位

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PS：在matlab中，一位同事使用fsolve（@（x）F1（x，u_目标，C1，C2，…），0），它工作得很好。

还是我应该使用一个简单的while循环？但是，使用快速解算器的好处就消失了，不是吗？我使用函数“uniroot”能够得到非常好的结果。有两个问题，我没有意识到：（1）在我的例子中，这是一个最大化问题，而不是最小化问题，但函数“nlm”搜索最小值（对不起！）；（2） 我的函数“F1”的原始形式的结果从未改变其符号，无论x的值如何；然而，对于我读到的大多数解算者来说，这样的符号变化是不可避免的；所以我在某种程度上修改了“F1”，现在它可以很好地与“uniroot”配合使用；或者我应该使用一个简单的while循环？但是，使用快速解算器的好处就消失了，不是吗？我使用函数“uniroot”能够得到非常好的结果。有两个问题，我没有意识到：（1）在我的例子中，这是一个最大化问题，而不是最小化问题，但函数“nlm”搜索最小值（对不起！）；（2） 我的函数“F1”的原始形式的结果从未改变其符号，无论x的值如何；然而，对于我读到的大多数解算者来说，这样的符号变化是不可避免的；所以我在某种程度上修改了“F1”，现在它可以很好地与“uniroot”配合使用；

u_actual = 0.1316566  
u_target = 0.1