通过变量替换，可以将属于非线性模型的生产函数转化成线性模型，并用Matlab函数polyfit进行计算，请说明转化成线性模型的详细过程，然后写出程序，给出拟合参数和误差平方和的计算结果，并展示拟合效果图.

首先，我们知道非线性模型的生产函数一般采用以下形式：

$$y=\beta_1x_1^{\beta_2}x_2^{\beta_3}...x_k^{\beta_{k+1}}u$$

其中，$y$表示产量，$x_1,x_2,...,x_k$表示生产要素，$u$表示误差项，$\beta_1,\beta_2,...,\beta_{k+1}$是待估计的参数。

为了将这个非线性模型转化成线性模型，我们可以采用对数变换的方法，即将上式两边取对数，得到：

$$\ln y=\ln \beta_1+\beta_2\ln x_1+\beta_3\ln x_2+...+\beta_{k+1}\ln x_k+\ln u$$

然后，我们可以令$y^*=\ln y$，$x_1^*=\ln x_1$，$x_2^*=\ln x_2$，$...$，$x_k^*=\ln x_k$，$u^*=\ln u$，则上式可以进一步转化为线性模型：

$$y^*=\beta_1+\beta_2x_1^*+\beta_3x_2^*+...+\beta_{k+1}x_k^*+u^*$$

接下来，我们可以使用Matlab中的polyfit函数来进行拟合。具体的程序如下：

% 数据准备
x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 生产要素
y = [2.3, 3.5, 4.2, 5.0, 6.0]; % 产量

% 对数变换
x_star = log(x);
y_star = log(y);

% 线性拟合
p = polyfit(x_star, y_star, 1);

% 计算拟合参数和误差平方和
beta_1 = exp(p(2));
beta_2 = p(1);
sse = sum((y_star - polyval(p, x_star)).^2);

% 绘制拟合效果图
x_fit = linspace(min(x_star), max(x_star), 100);
y_fit = beta_1 * exp(beta_2 * x_fit);
plot(x_star, y_star, 'o', x_fit, y_fit);
xlabel('ln(x)');
ylabel('ln(y)');
legend('原始数据', '拟合曲线');

程序运行后，可以得到拟合参数和误差平方和的计算结果，以及拟合效果图。需要注意的是，在计算拟合参数时，我们需要将$p(2)$进行指数运算，才能得到$\beta_1$的估计值。