使用nlinfit函数进行非线性拟合，函数模型为58.38 + 4.11*b(1).x(:,1).^2 * b(2).*x(:,2).^(2*b(3))，重新编码

下面是使用 `nlinfit` 函数进行非线性拟合的 MATLAB 代码，函数模型为 $58.38 + 4.11b_1x_1^2b_2x_2^{2b_3}$。

% 导入数据
data = readmatrix('data.xlsx');
x1 = data(:, 1);
x2 = data(:, 2);
y = data(:, 3);

% 定义模型函数
fun = @(b, x) 58.38 + 4.11 * b(1) * x(:, 1).^2 .* b(2) .* x(:, 2).^(2 * b(3));

% 初始参数值
beta0 = [1, 1, 1];

% 非线性拟合
[beta, R, J, CovB, MSE, ErrorModelInfo] = nlinfit([x1, x2], y, fun, beta0);

% 计算拟合值
yfit = fun(beta, [x1, x2]);

% 绘制拟合结果
figure
scatter3(x1, x2, y, 'r') % 绘制真实值的散点图
hold on
scatter3(x1, x2, yfit, 'b') % 绘制拟合值的散点图
xlabel('x1')
ylabel('x2')
zlabel('y')
legend('真实值', '拟合值')
title('自变量与因变量的三维曲面图')

% 绘制误差图
figure
plot(y - yfit, 'o')
xlabel('样本序号')
ylabel('误差')
title('真实值与拟合值的误差图')

在这段代码中，通过 `nlinfit` 函数进行非线性拟合，得到拟合参数 `beta`。然后通过定义的模型函数 `fun`，计算拟合值 `yfit`。最后绘制出真实值和拟合值的三维曲面图和误差图。