matlab用最小二乘法求一形如Y=ct^m(c和m为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟合,数据如下(19,19.0
来源:学生作业帮 编辑:大师作文网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/09/21 22:34:48
matlab用最小二乘法求一形如Y=ct^m(c和m为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟合,数据如下(19,19.0)(25,32.3)(31,49.0)(38,73.3)(44,97.8) 为什么运行不成功?
t=[19 25 31 38 44];
y=[19 32.3 49 73.8 97.8];
y=y';
t=t';
st_=[0.5 0.5];
ft_=fittype('c*t^m','dependent',{'y'},'indepdent',{'t'},'coefficients',{'c','m'});
[cf,good]=fit(t,y,ft_,'Startpoint',st_)
h_=plot(cf,'fit',0.95);
legend off;
set(h_(1),'Color',[1 0 0],'LineStyle','-','LineWidth',2,'Marker','none','MarkerSize',6);
hold on,plot(t,y,'*')
t=[19 25 31 38 44];
y=[19 32.3 49 73.8 97.8];
y=y';
t=t';
st_=[0.5 0.5];
ft_=fittype('c*t^m','dependent',{'y'},'indepdent',{'t'},'coefficients',{'c','m'});
[cf,good]=fit(t,y,ft_,'Startpoint',st_)
h_=plot(cf,'fit',0.95);
legend off;
set(h_(1),'Color',[1 0 0],'LineStyle','-','LineWidth',2,'Marker','none','MarkerSize',6);
hold on,plot(t,y,'*')
没使用过fittype和fit函数.不过要拟合y=ct^m的话可以使用多项式拟合:
两边取对数得:log y = m log t + log c,变成线性拟合(即一阶多项式拟合),代码如下:
t = [19 25 31 38 44];
y = [19 32.3 49 73.8 97.8];
a = polyfit(log(t), log(y), 1);
m = a(1), c = exp(a(2))
tt = 1:100;
yy = c*tt.^m;
plot(t, y, 'o', tt, yy)
两边取对数得:log y = m log t + log c,变成线性拟合(即一阶多项式拟合),代码如下:
t = [19 25 31 38 44];
y = [19 32.3 49 73.8 97.8];
a = polyfit(log(t), log(y), 1);
m = a(1), c = exp(a(2))
tt = 1:100;
yy = c*tt.^m;
plot(t, y, 'o', tt, yy)
matlab用最小二乘法求一形如Y=ct^m(c和m为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟合,数据如下(19,19.0
matlab用最小二乘法求一形如Y=ct^m(c和m为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟合,
matlab用最小二乘法求一形如y=t/(at+b)(a和b为待定系数)的多项式,使之与下列数据相拟合
用最小二乘法求一形如y=a+bsinx的经验公式,使其与下列数据相拟合,并计算均方误差:
已知一组数据,用JAVA JFRAME利用最小二乘法求出该组数据的多项式拟合公式
matlab中最小二乘法进行数据拟合的问题
matlab拟合方程:按照其已知方程求解系数,还是用matlab的多项式、最小二乘法拟合新方程
求助matlab数据多项式拟合,
matlab X=[……]y=[……]用matlab 对上述数据点进行3阶多项式拟合,在图中会出原数据及拟合曲线.原
matlab 线性函数的拟合 不要用toolsbox 和 GUI,拟合两组数据X和Y,分别拟合Y=a*X+b和y=ax^
matlab拟合函数我想用matlab拟合C=f(x,y)现在 有一些散点数据,(x,y,它们对应的c),能做吗?求高手
求一个最小二乘法C语言程序,可以以给定的任意次数代数多项式拟合给定的数据