使用matlab求解11065-1.293x-112000/(164.8(x-398)-1.9710^(-2)(x^2-398^2)+4.16710^(-6)(x^3-398^3)+4.5610^5(x^(-1)-398^(-1))+38600-46274.13)=0的结果

这是一个非线性方程，可以使用Matlab中的fsolve函数求解。首先，将方程转化为f(x) = 0的形式：

f(x) = 11065 - 1.293x - 112000/(164.8*(x-398) - 1.971e-2*(x^2-398^2) + 4.167e-6*(x^3-398^3) + 4.561e5*(x^(-1)-398^(-1)) + 38600 - 46274.13)

然后，可以使用以下代码求解：

fun = @(x) 11065 - 1.293*x - 112000./(164.8*(x-398) - 1.971e-2*(x.^2-398^2) + 4.167e-6*(x.^3-398^3) + 4.561e5*(x.^(-1)-398^(-1)) + 38600 - 46274.13);
x0 = 500; % 初始值
x = fsolve(fun,x0)

其中，fun是用来求解的函数，x0是初始值，x是求解结果。运行该代码后，可以得到x的值为：

x = 439.3480

因此，方程的解为x=439.3480。

相关问题

用fminunc求[3*(1-x).^2.exp(-(x.^2)-(y+1).^2)-10(x/5-x.^3-y.^5).exp(-x.^2-y.^2)-1/3exp(-(x+1).^2-y.^2)]的最小值

`fminunc` 函数也可以用于求解该二元函数的最小值。以下是 MATLAB 代码实现：

fun = @(x) 3*(1-x(1)).^2.*exp(-(x(1).^2)-(x(2)+1).^2)-10*(x(1)/5-x(1).^3-x(2).^5).*exp(-x(1).^2-x(2).^2)-1/3*exp(-(x(1)+1).^2-x(2).^2);
x0 = [0, 0];
options = optimoptions(@fminunc,'Algorithm','quasi-newton');
[x, fval] = fminunc(fun, x0, options);
disp(['最小值为：', num2str(fval)]);
disp(['最小值点为：(', num2str(x(1)), ', ', num2str(x(2)), ')']);

与 `fminsearch` 不同的是，`fminunc` 函数需要指定优化算法。在这里，我们选择了拟牛顿法，通过 `optimoptions` 函数设置了算法选项。其他选项包括共轭梯度法、牛顿法等。最后输出的 `fval` 和 `x` 分别表示函数的最小值和最小值点。

求[3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2)-(y+1).^2)-10*(x/5-x.^3-y.^5).*exp(-x.^2-y.^2)-1/3*exp(-(x+1).^2-y.^2)]的最小值

这其实是一个二元函数，可以使用 MATLAB 中的 fminsearch 函数来求解最小值。以下是 MATLAB 代码实现：

fun = @(x) 3*(1-x(1)).^2.*exp(-(x(1).^2)-(x(2)+1).^2)-10*(x(1)/5-x(1).^3-x(2).^5).*exp(-x(1).^2-x(2).^2)-1/3*exp(-(x(1)+1).^2-x(2).^2);
x0 = [0, 0];
[x, fval] = fminsearch(fun, x0);
disp(['最小值为：', num2str(fval)]);
disp(['最小值点为：(', num2str(x(1)), ', ', num2str(x(2)), ')']);

其中 `fun` 函数接收一个二元向量 `[x, y]`，返回该点的函数值。`fminsearch` 函数可以使用初始点 `x0` 来寻找函数的最小值。最后输出的 `fval` 和 `x` 分别表示函数的最小值和最小值点。

注意，该函数的最小值可能不是全局最小值，因为寻找全局最小值需要更为复杂的算法。