problem = createOptimProblem('lsqcurvefit',... 'objective', objectFun,... 'xdata', xdata, 'ydata', ydata, ... 'x0',x0,... 'lb', [0 0],... 'ub', [inf inf]);

这是一个 MATLAB 中的优化问题，使用 lsqcurvefit 函数进行非线性最小二乘拟合。其中 objective 是目标函数，xdata 和 ydata 是数据点，x 是初始值，lb 和 ub 是变量的下限和上限。

相关问题

改错：function f=nihehanshu(x,xdata) f=x(1)*exp(xdata)+x(2)*xdata+x(3)*xdata.^3; end xdata=0:16/19:8; ydata=rand([1,20]); x0=[0,0,0]; [x,resnorm]=lsqcurvefit(@nihehanshu,x0,xdata,ydata);

修改后的代码如下：

function f = nihehanshu(x, xdata)
    f = x(1) * exp(xdata) + x(2) * xdata + x(3) * xdata.^3;
end

xdata = 0:16/19:8;
ydata = rand([1,20]);
x0 = [0, 0, 0];
[x, resnorm] = lsqcurvefit(@nihehanshu, x0, xdata, ydata);

哪有问题xdata=[0.02 0.02 0.06 0.06 0.11 0.11 0.22 0.22 0.56 0.56 1.10 1.10]; ydata=[76 47 97 107 123 139 159 152 191 201 207 200]; v=ones(1,length(ydata))./ydata; u=ones(1,length(xdata))./xdata; fun1=@(x,u) x(1)+x(2)*u; fun2=@(y,xdata)y(1)*xdata/(y(2)+xdata); x0=[1 1]; x=lsqcurvefit(fun1,x0,u,v) y(1)=1/x(1); y(2)=x(2)/x(1); fun1=lincurve(x,u); fun2=curve(y,xdata); plot(u,v,'rp',u,fun1) title('1/y与1/x的散点图和回归曲线') plot(xdata,ydata,'rp',xdata,fun2) title('y与x的散点图和回归曲线')

代码中存在一些语法错误和函数参数错误。

代码中的fun1和fun2分别定义了两个函数，但是在后续的操作中并没有使用。可以将fun1和fun2的定义删除。

在fun1的定义中，缺少了一个乘号，应该改为 fun1=@(x,u) x(1)*x(2)*u;

在fun2的定义中，分母中的 xdata 和 y(2) 应该用乘号连接，应该改为 fun2=@(y,xdata) y(1)*xdata/(y(2)*xdata);

最后一行代码中，lincurve应该改为fun1，curve应该改为fun2。

修改后的代码如下：

xdata=[0.02 0.02 0.06 0.06 0.11 0.11 0.22 0.22 0.56 0.56 1.10 1.10];
ydata=[76 47 97 107 123 139 159 152 191 201 207 200];
v=ones(1,length(ydata))./ydata;
u=ones(1,length(xdata))./xdata;
fun1=@(x,u) x(1)*x(2)*u;
fun2=@(y,xdata) y(1)*xdata/(y(2)*xdata);
x0=[1 1];
x=lsqcurvefit(fun1,x0,u,v);
y(1)=1/x(1);
y(2)=x(2)/x(1);
fun1=fun1(x,u);
fun2=fun2(y,xdata);
plot(u,v,'rp',u,fun1)
title('1/y与1/x的散点图和回归曲线')
plot(xdata,ydata,'rp',xdata,fun2)
title('y与x的散点图和回归曲线')