dv/dt=-p*s*c_x*v*v^2/(2m)-g*sin(qj);已知其他数据，拟合求解c_x，写一个matlab代码

这是一个非线性方程组，可以使用非线性最小二乘法进行拟合求解。

以下是一个matlab代码示例：

% 假设已知的数据
p = 1.23; % 空气密度
s = 10; % 物体横截面积
m = 1; % 物体质量
g = 9.8; % 重力加速度
qj = 30/180*pi; % 抛射角度
t = [0 1 2 3 4 5]; % 时间
v = [0 10.12 18.16 23.87 27.58 29.81]; % 速度

% 定义目标函数
fun = @(x) v - sqrt((2*m*g*sin(qj)+x*s*p*v.^2)./(p*s*x));

% 初始参数猜测
x0 = 0.01;

% 非线性最小二乘拟合
x = lsqnonlin(fun, x0);

% 输出拟合结果
cx = x

注意：这个问题需要提供时间和速度两个向量作为已知数据，如果只提供一个数值，则无法进行拟合求解。而且需要根据具体情况修改已知数据和初始参数猜测。

相关问题

怎么用matlab求解微分方程：m*dv/dt=m*g-k*v^2

首先，将微分方程化简为标准形式：

dv/dt = (m*g-k*v^2)/m

然后，可以使用MATLAB中的ode45函数来求解此微分方程。ode45函数可以自动选择合适的步长进行数值积分，并返回解。

以下是MATLAB代码示例：

% 定义常数
m = 1; % 质量
g = 9.8; % 重力加速度
k = 0.1; % 阻力系数

% 定义微分方程
f = @(t,v) (m*g-k*v^2)/m;

% 定义初始条件
v0 = 0; % 初始速度
tspan = [0, 10]; % 时间范围

% 求解微分方程
[t, v] = ode45(f, tspan, v0);

% 绘制速度随时间变化的曲线
plot(t, v);
xlabel('Time');
ylabel('Velocity');
title('Velocity vs. Time');

在代码中，先定义了常数m、g和k，然后定义了微分方程f，使用ode45函数求解微分方程，并将结果存储在t和v向量中。最后，绘制了速度随时间变化的曲线。

利用python 写出ｄＳ／ｄｔ＝－β１ＳＩ－β２ＳＥ－φＳ， ｄＶ／ｄｔ＝φＳ－ １－（ ）σ （ ） β１Ｉ＋β２Ｅ Ｖ， ｄＥ／ｄｔ＝β１ＳＩ＋β２ＳＥ＋ １－（ ）σ （ ） β１Ｉ＋β２Ｅ Ｖ－αＥ， ｄＩ／ｄｔ＝αＥ－γＩ， ｄＲ／ｄｔ＝γＩ ■ ■

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# set parameters
beta1 = 0.2
beta2 = 0.3
phi = 0.1
sigma = 0.1
alpha = 0.05
gamma = 0.02

# define the system of ODEs
def model(y, t):
S, V, E, I, R = y
dSdt = -beta1*S*I - beta2*S*E - phi*S
dVdt = phi*S - (1-sigma*V)*(beta1*I + beta2*E)*V
dEdt = beta1*S*I + beta2*S*E + (1-sigma*V)*(beta1*I + beta2*E)*V - alpha*E
dIdt = alpha*E - gamma*I
dRdt = gamma*I
return [dSdt, dVdt, dEdt, dIdt, dRdt]

# set initial conditions
y0 = [0.9, 0.1, 0.01, 0.001, 0]

# set time points
t = np.linspace(0, 100, 1000)

# solve the ODEs
y = odeint(model, y0, t)

# plot the results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(t, y[:,0], label='S')
plt.plot(t, y[:,1], label='V')
plt.plot(t, y[:,2], label='E')
plt.plot(t, y[:,3], label='I')
plt.plot(t, y[:,4], label='R')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Population')
plt.title('SEIR Model')
plt.legend()
plt.show()