MODELFUN 必须为函数，它返回大小与 Y (138-by-1)相同的拟合值向量。您提供的模型函数返回结果 1-by-140。 大小不匹配的常见原因之一是在函数中使用矩阵运算符(*、/、^)，而不是对应的元素运算符(.*、./、.^)。解释这一个错误

这个错误常见的原因之一是在模型函数中使用了矩阵运算符，而应该使用对应的元素运算符。矩阵运算符（如*、/、^）会对整个矩阵进行运算，而元素运算符（如.*、./、.^）会对矩阵的每个元素进行逐个操作。

当模型函数返回的结果大小与预期不匹配时，可能是因为在函数中使用了矩阵运算符而不是对应的元素运算符。这会导致运算作用于整个矩阵而不是每个元素上，从而导致结果的大小不匹配。

为了解决这个问题，你需要检查模型函数中的运算符是否正确使用。确保对应的元素运算符（如.*、./、.^）被正确地应用于矩阵的每个元素。这样可以确保运算是按照预期逐个进行，并且结果的大小与预期相匹配。

相关问题

仍然报错错误使用 nlinfit MODELFUN 必须为函数，它返回大小与 Y (1-by-13)相同的拟合值向量。您提供的模型函数返回结 果 1-by-2。 大小不匹配的常见原因之一是在函数中使用矩阵运算符(*、/、^)，而不是对应的元素运算 符(.*、./、.^)。 出错 untitled (第 82 行) p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);

非常抱歉，我之前的回答还是有误。根据报错信息，你的模型函数返回结果的大小与Y不匹配。

为了解决这个问题，你需要修改模型函数，使其返回与Y相同大小的拟合值向量。根据你的数据，Y是一个1-by-13的向量，所以你的模型函数应该返回一个1-by-13的向量。

请将模型函数修改为如下形式：

function I = model(t, p)
a = p(1);
b = p(2);
I = (a + b .* exp(t)).^(-1);
end

然后重新运行你的代码，看看是否还会报错。对nlinfit函数的调用应该如下所示：

p = nlinfit(t, I, @(t,p)model(t,p), [0 0]);

非常抱歉给你带来了困扰。如果还有其他问题，请随时向我提问。

怎么确保 fun 函数的返回值大小与 YDATA 的大小匹配

在使用 `lsqcurvefit` 函数时，你需要自定义一个函数 `fun`，这个函数应该返回一个列向量，用来表示你的拟合模型的预测值。在确保 `fun` 函数的返回值大小与 `YDATA` 的大小匹配时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确定 `YDATA` 的大小，如果 `YDATA` 是一个列向量，则它的大小为 `N×1`，其中 `N` 为观测数据的个数。

2. 在 `fun` 函数中，根据输入的参数来计算模型的预测值，将预测值保存在一个列向量 `YFIT` 中。

3. 确定 `YFIT` 的大小，如果 `YFIT` 是一个列向量，则它的大小为 `N×1`。

4. 确保 `YFIT` 的大小与 `YDATA` 的大小匹配，如果它们的大小不匹配，则会出现 `Function value and YDATA sizes are not equal` 的错误提示。你可以使用 `size` 函数来检查 `YFIT` 和 `YDATA` 的大小是否一致。

以下是一个简单的示例，展示了如何确保 `fun` 函数的返回值大小与 `YDATA` 的大小匹配：

function yfit = myfun(x, t)
% 自定义函数，用来计算模型的预测值
yfit = x(1)*exp(-x(2)*t);

% 确保 yfit 的大小与 YDATA 的大小匹配
if size(yfit) ~= size(YDATA)
    error('Function value and YDATA sizes are not equal');
end
end

在上面的示例中，`myfun` 函数用来计算模型的预测值，它的输入参数 `x` 是一个包含两个参数的向量，用来描述模型的参数，`t` 是一个向量，包含观测数据的时间点。函数返回值 `yfit` 是一个列向量，保存着模型的预测值。在函数的末尾，使用 `if` 语句来检查 `yfit` 的大小是否与 `YDATA` 的大小匹配，如果不匹配，则会抛出一个错误。