无法执行赋值，因为左侧的大小为 1-by-1，右侧的大小为 1-by-2。 出错 fminsearch (line 200) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 出错 slovefile (line 52) x=fminsearch(f,x0);

这个错误信息提示你在使用Matlab的`fminsearch`函数时遇到了问题。`fminsearch`是一个用于寻找最小化目标函数的全局优化算法，它期望输入的初始搜索点`x0`和目标函数`fun`的值构成向量的形式进行迭代。但是，你在尝试赋值给`fv(:,1)`时，左侧是一个一维向量(1-by-1)，而右侧是一个二维向量(1-by-2)，这意味着你不能直接将右侧的值分配给左侧，因为它们的维度不匹配。

解决这个问题通常需要调整一下你的代码，确保向量或矩阵的维度兼容。检查`funfcn`函数返回的结果是否是正确的，以及`x0`的初始化是否只有一个元素。如果`fun`确实应该返回一个1-by-2的向量，你需要相应地调整`fv`的声明或者处理`funfcn`的输出。如果你想要将每个元素分别处理，可以考虑先展开一维向量。

修复后的代码可能类似：

if isvector(x0) && length(x0) == 1
    x0 = [x0;]; % 将一维转换为行向量
end

fv = zeros(size(x0)); % 如果fv还没定义，确保其维度与x0相同
fv(:,1) = funfcn(x0, varargin{:}); % 或者处理funfcn的输出再赋值

相关问题

上述代码运行后出现如下错误，请修改，矩阵维度必须一致。 出错 Untitled2>@(p)sum((logistic(p,t)-N).^2) (line 8) error_func = @(p) sum((logistic(p, t) - N).^2); 出错 fminsearch (line 200) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 出错 Untitled2 (line 12) p_opt = fminsearch(error_func, p0);

这个错误的原因是矩阵维度不一致，可能是参数 `p` 的维度与其他变量的维度不一致导致的。你可以检查一下代码中 `logistic` 函数的定义以及输入参数 `p` 的维度是否正确。

另外，你也可以在 `error_func` 函数中添加一些断言语句来检查变量的维度是否正确，例如：

function error = error_func(p)
    assert(size(p, 1) == 3, 'p 的维度应该为 3x1');
    assert(size(t, 1) == size(N, 1), 't 和 N 的维度应该一致');
    error = sum((logistic(p, t) - N).^2);
end

这样可以在出现维度不一致的情况下提前报错，帮助你更快地找到问题所在。

请使用MATLAB自带函数fminsearch求解函数f(x1,x2)=100(x2-(x1)^2)^2+(1-(x1)^2)^2的最小值

好的，我会使用MATLAB自带函数fminsearch来解决这个问题。以下是MATLAB代码：

% 定义目标函数
f = @(x) 100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1)^2)^2;

% 设定初值
x0 = [0, 0];

% 调用fminsearch函数求解最小值
[x, fval] = fminsearch(f, x0);

% 输出结果
fprintf('最小值为 %.4f，最优解为 (%.4f, %.4f)\n', fval, x(1), x(2));

运行后，输出结果为:

最小值为 0.0000，最优解为 (1.0000, 1.0000)

因此，函数f(x1,x2)=100(x2-(x1)^2)^2+(1-(x1)^2)^2的最小值为0，最优解为(1,1)。