此代码中 错误使用 * 内部矩阵维度必须一致。 出错 shiyan3 (line 30) y = A*M(:);

这个错误通常是由于矩阵维度不匹配导致的。在这个问题中，您正在尝试将矩阵 A 与向量 M(:) 相乘，但是 A 的列数与 M(:) 的长度不匹配，导致无法进行乘法运算。

要解决这个问题，您需要确保 A 的列数与 M(:) 的长度相同。您可以使用 size 函数检查 A 和 M(:) 的大小，以确保它们具有相同的长度。

如果 A 的列数与 M(:) 的长度不同，您可以尝试重新构造 M 以匹配 A 的列数。具体方法取决于您的应用场景，但是您可以考虑使用 reshape 函数或者重新构造 M 的方式来匹配 A 的列数。

另外，您还可以检查代码中的其他矩阵操作，确保所有的矩阵维度都正确匹配。

相关问题

错误使用 * Inner matrix dimensions must agree. 出错 shiyan4_2 (第 30 行) [X*A'+Z*C', X*B'; B'*X, Y] >= tol*eye(n+m);

这个错误通常是由于矩阵乘法中矩阵的维度不匹配导致的。在你的代码中，发生错误的地方是在第30行，因为在这一行中，你试图将矩阵X、A、B、C和Z相乘，但是它们的维度可能不匹配。

你需要检查矩阵X、A、B、C和Z的维度，确保它们可以相乘。特别是，确保A的列数等于X的行数，B的行数等于X的列数，C的行数等于Z的列数，以及A、B、C和Z的行数和列数与预期的一样。

如果你仍然无法解决问题，请尝试使用调试器来跟踪程序的执行，以找出具体的错误原因。

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx"); data.i=num(2:1000,6); data.r=num(2:1000,4); data.s=21893000-data.i-data.r; data.t = 1:length(data.s); % 定义SIR模型微分方程 sir = @(t,y,beta,gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)]; % 初始化参数估计 beta0 = 0.5; gamma0 = 0.1; params0 = [beta0,gamma0]; y0 = [data.s(1), data.i(1), data.r(1)]; % 使用最小二乘法来拟合SIR模型 params= [beta,gamma]; params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t', [data.s ,data.i ,data.r]); beta = params(1); gamma = params(2); disp(['beta = ', num2str(beta)]); disp(['gamma = ', num2str(gamma)]);出现错误，错误原因：输入参数的数目不足。 出错 beta (line 19) y = exp(betaln(z,w));请修改代码

修改后的代码如下：

[num]=xlsread("shiyan7shuju.xlsx");
data.i=num(2:1000,6);
data.r=num(2:1000,4);
data.s=21893000-data.i-data.r;
data.t = 1:length(data.s);

% 定义SIR模型微分方程
sir = @(t,y,beta,gamma) [-beta*y(1)*y(2); beta*y(1)*y(2)-gamma*y(2); gamma*y(2)];

% 初始化参数估计
beta0 = 0.5;
gamma0 = 0.1;
params0 = [beta0,gamma0];
y0 = [data.s(1), data.i(1), data.r(1)];

% 使用最小二乘法来拟合SIR模型
params = lsqcurvefit(@(params, t) sir(t, y0, params(1), params(2)), params0, data.t', [data.s ,data.i ,data.r]);

beta = params(1);
gamma = params(2);
disp(['beta = ', num2str(beta)]);
disp(['gamma = ', num2str(gamma)]);