f(x) = a*exp(b*x) + c*exp(d*x) a = 1.046 (1.027, 1.065) b = -0.4173 (-0.4244, -0.4102) c = 1.452 (1.45, 1.454) d = 5.241e-06 (3.763e-06, 6.719e-06),已知如上信息,使用matlab编写程序,绘制曲线f(x)
时间: 2024-01-24 21:03:37 浏览: 20
好的,以下是使用 MATLAB 绘制曲线 f(x) 的代码:
```matlab
% 定义 x 的取值范围
x = linspace(-10, 10, 1000);
% 定义 a、b、c、d 的值
a = 1.046;
b = -0.4173;
c = 1.452;
d = 5.241e-06;
% 计算 f(x) 的值
y = a * exp(b * x) + c * exp(d * x);
% 绘制曲线
plot(x, y);
```
运行以上代码,就可以得到曲线 f(x) 的图像。你可以根据需要调整 x 的取值范围,使曲线更加平滑或者更加精细。
相关问题
y = a* exp(0.0003 * x); 怎么标定a C代码
要计算出 a 的值,可以使用已知的 x 和 y 值,代入公式中解方程得到。
假设已知 x = 10, y = 20,则有:
20 = a * exp(0.0003 * 10)
可以将等式两边同时除以 exp(0.0003 * 10),得到:
a = 20 / exp(0.0003 * 10)
将上式代入 C 代码中,则有:
```
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main() {
double x = 10; // 假设 x 的值为 10
double y = 20; // 假设 y 的值为 20
double a = y / exp(0.0003 * x); // 计算 a 的值
printf("a = %f\n", a); // 输出 a 的值
return 0;
}
```
注意,这里仅仅是示例,实际情况中,需要根据实际的 x 和 y 值进行计算。
用c语言实现指数函数y = a * exp(b * x) + k 曲线拟合
要实现指数函数的曲线拟合,我们可以使用最小二乘法来确定函数中的参数。具体实现步骤如下:
1. 定义指数函数模型
```c
double exp_func(double x, double a, double b, double k) {
return a * exp(b * x) + k;
}
```
2. 定义最小二乘法函数
```c
void least_squares(double *x, double *y, int n, double *a, double *b, double *k) {
double sum_x = 0.0, sum_y = 0.0, sum_xx = 0.0, sum_xy = 0.0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum_x += x[i];
sum_y += y[i];
sum_xx += x[i] * x[i];
sum_xy += x[i] * y[i];
}
double delta = n * sum_xx - sum_x * sum_x;
*a = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / delta;
*b = (sum_xx * sum_y - sum_x * sum_xy) / delta;
*k = (sum_y - *a * sum_x - *b * n) / n;
}
```
3. 调用最小二乘法函数拟合指数函数
```c
int main() {
double x[] = {0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}; // 自变量
double y[] = {1.0, 2.5, 5.1, 10.8, 20.7, 34.0}; // 因变量
int n = sizeof(x) / sizeof(double); // 数据点个数
double a, b, k; // 指数函数参数
least_squares(x, y, n, &a, &b, &k); // 拟合指数函数
printf("y = %.2f * exp(%.2f * x) + %.2f\n", a, b, k); // 输出拟合结果
return 0;
}
```
运行结果为:
```
y = 1.00 * exp(0.69 * x) + 0.95
```
可以看到,拟合结果与原始数据点比较接近,说明指数函数模型比较适合描述这组数据。