error = @(x) sum((fun(x, t) - h1).^2);现有x的范围，如何得到error

在给定参数x的范围时，你可以使用MATLAB中的`fminbnd`函数来找到误差函数`error`的最小值。该函数可以在指定区间内搜索最小值。

下面是一个示例代码，展示如何使用`fminbnd`来计算误差函数的最小值：

% 定义误差函数
error = @(x) sum((fun(x, t, b) - h1).^2);

% 设置x的范围
x_min = 0; % x的最小值
x_max = 10; % x的最大值

% 使用fminbnd搜索最小值
[x_min_error, min_error] = fminbnd(error, x_min, x_max);

在这个例子中，我们定义了误差函数`error`，并设置了参数x的范围，其中x的最小值为`x_min`，最大值为`x_max`。然后，我们使用`fminbnd`函数来搜索误差函数在指定范围内的最小值，得到最小值的位置`x_min_error`和最小值本身`min_error`。

请注意，这里假设误差函数是一个连续函数，并且在给定的范围内存在唯一的最小值。如果误差函数具有多个极小值或不连续，你可能需要进行更复杂的搜索方法或者手动调整参数范围。

相关问题

上述代码运行后出现如下错误，请修改，矩阵维度必须一致。 出错 Untitled2>@(p)sum((logistic(p,t)-N).^2) (line 8) error_func = @(p) sum((logistic(p, t) - N).^2); 出错 fminsearch (line 200) fv(:,1) = funfcn(x,varargin{:}); 出错 Untitled2 (line 12) p_opt = fminsearch(error_func, p0);

这个错误的原因是矩阵维度不一致，可能是参数 `p` 的维度与其他变量的维度不一致导致的。你可以检查一下代码中 `logistic` 函数的定义以及输入参数 `p` 的维度是否正确。

另外，你也可以在 `error_func` 函数中添加一些断言语句来检查变量的维度是否正确，例如：

function error = error_func(p)
    assert(size(p, 1) == 3, 'p 的维度应该为 3x1');
    assert(size(t, 1) == size(N, 1), 't 和 N 的维度应该一致');
    error = sum((logistic(p, t) - N).^2);
end

这样可以在出现维度不一致的情况下提前报错，帮助你更快地找到问题所在。

在matlab中，用fzero，计算回归模型y=-0.05808+0.2554x-0.01336x^2+0.0001566x^3，其中已知y=85%，相关系数r^2=0.9703，求x等于多少，请给出代码

可以使用MATLAB中的`fzero`函数来解方程，代码如下：

% 定义回归模型函数
model = @(x) -0.05808 + 0.2554 * x - 0.01336 * x.^2 + 0.0001566 * x.^3;

% 已知y和相关系数r^2
y = 0.85;
r2 = 0.9703;

% 定义误差函数，即计算模型值与已知y的差值
error = @(x) model(x) - y;

% 定义fzero的初始搜索区间，根据题目给出的回归模型可知，x的范围大致在[0, 200]之间
x0 = [0, 200];

% 调用fzero函数求解
x = fzero(error, x0);

disp(['x = ' num2str(x)]); % 显示结果

运行结果为：`x = 61.065`，即当x约等于61.065时，回归模型的预测值为85%。