Ie=A*Se*T^2*exp(-(exp(1)*w)/(k*T))如何用Matlab根据Ie求T

这个方程式是一个热释光探测器(IED)的响应模型，它描述了光激发下的光生载流子在晶格中扩散导致的热释光电流 \( I_e \) 与温度 \( T \) 的关系。方程中的各个变量含义如下：
- \( I_e \) 是热释光电流，
- \( A \) 是一个比例系数（实验常数）,
- \( S_e \) 是探测器的灵敏度，
- \( T \) 是温度（通常以开尔文(Kelvin)表示）,
- \( w \) 是光子能量，
- \( k \) 是玻尔兹曼常数，
- \( exp \) 是自然对数函数的指数运算。

在MATLAB中，你可以使用非线性拟合函数 `fminsearch` 或者 `lsqcurvefit` 来求解这个方程。首先，你需要准备一组 \( I_e \), \( S_e \), 和 \( w \) 数据作为输入，以及对应的温度数据作为初始估计。假设你知道 \( A \), \( S_e \), 和 \( w \) 的值，那么步骤大致如下：

% 定义函数
function Te = ied_function(T, A, Se, w, Ie)
    % 使用给定的参数和方程计算热释光电流
    Te = (Ie ./ (A .* Se .* T.^2 .* exp(-(exp(1) .* w) ./ (k .* T))));
end

% 确定初始猜测的温度范围
initial_T = [0; % 指定一个合理的初猜区间上限和下限]
w_values = ...; % 光子能量的数据
Se = ...; % 探测器灵敏度
A = ...; % 比例系数
Ie_data = ...; % 实验得到的Ie数据

% 使用 fminsearch 或 lsqcurvefit 函数求解最优温度
options = optimoptions('fminsearch', 'Display', 'iter'); % 显示迭代过程
Te_optimal = fminsearch(@(x) ied_function(x, A, Se, w_values, Ie_data), initial_T, options);