p=[x y ones(length(x),1)]\z这样得到的就是平面z=p(1)*x+p(2)*y+p(3)祝你学习快乐!
在Matlab中,用最小二乘法拟合直线并求斜率的步骤很简单。 首先,你需要准备一组数据点(x, y),然后可以使用`polyfit`函数。 例如: 4条回答:【推荐答案】rt=[11.4。
首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.(如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>> x=0.01:0.01:1;>> m=log(x)。
一次直线方程的拟合可以用polyfit,比如x=1:100;y=105:5:600;[P,S]=polyfit(x,y,1)S就是误差估计
x=[19 25 31 38 44]x = 19 25 31 38 44>> y=[19.0 32.3 49.0 73.3 。
用Matlab求解二元函数的最小值,一般可以用fminsearch()求解。例如求二元函数f(x,y)=x^2+2*y^2在[0;1]点附近的极小值。fun=@(x)x(1)^2 + 2*x(2)^2。
可以用polyfit(x,y,n) n表示拟合最高的次数 例如拟合方程:y=ax+ b 就可先输入x,y、两组数据,然后polyfit(x,y,1) 即可 或者MATLAB自带曲线拟合工具箱,可...。
用 matlab 的polyfit 可以 选择》doc polyfit %%% 看一下具体操作
m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s = fitoptions('Method',。
就是做出函数散点图,通过曲线拟合得到自变量的值,所用的方法可以是最小二乘法,使误差平方和最小 函数的散点图要用软件做,比如数学软件MATLAB,EXCEL。
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