Y=(a-d)/[1+(x/c)b]+d 使用这个公式 拟合c++算法，求解a b c d

这个公式可以使用最小二乘法进行拟合，具体步骤如下：

1. 首先定义一个误差函数，这里选择平方误差和作为误差函数：

$$
E = \sum_{i=1}^{n}(Y_i - f(x_i))^2
$$

其中，$Y_i$ 是实际的数据点，$f(x_i)$ 是拟合函数在 $x_i$ 处的值，$n$ 是数据点的数量。

2. 将公式带入误差函数中，得到：

$$
E = \sum_{i=1}^{n}\left(Y_i - \frac{a-d}{1+(x_i/c)b} - d\right)^2
$$

3. 对 $E$ 求偏导数，得到：

$$
\begin{aligned}
\frac{\partial E}{\partial a} &= -2\sum_{i=1}^{n}\left(Y_i - \frac{a-d}{1+(x_i/c)b} - d\right)\frac{1}{1+(x_i/c)b}\\
\frac{\partial E}{\partial b} &= -2\sum_{i=1}^{n}\left(Y_i - \frac{a-d}{1+(x_i/c)b} - d\right)\frac{(a-d)x_i/c}{(1+(x_i/c)b)^2}\\
\frac{\partial E}{\partial c} &= -2\sum_{i=1}^{n}\left(Y_i - \frac{a-d}{1+(x_i/c)b} - d\right)\frac{-b(a-d)x_i/c^2}{(1+(x_i/c)b)^2}\\
\frac{\partial E}{\partial d} &= -2\sum_{i=1}^{n}\left(Y_i - \frac{a-d}{1+(x_i/c)b} - d\right)\left(-1 - \frac{1}{1+(x_i/c)b}\right)
\end{aligned}
$$

4. 将偏导数都设置为0，可以得到一个线性方程组，可以使用高斯-约旦消元法求解。

5. 解出 $a,b,c,d$ 后，就可以得到拟合函数：

$$
f(x) = \frac{a-d}{1+(x/c)b} + d
$$

其中，$a,b,c,d$ 分别是拟合所得的参数。