用matlab写利用美国人口数据：y=rt+a，y=lnx，a=lnx0，求出r和x0,再将r和x0代入x（t）=x0e^rt求出美国人口的预测值（即表4第三列）；并求第二列（突破数限）相比求出误差平方和

我们先读入数据：

data = readtable('US_population.csv');

然后，我们可以根据公式y=rt a，y=lnx，a=lnx0，求出r和x0：

y = data.Population;
t = data.Year - data.Year(1) + 1; % 转换为相对年份
a = log(y(1));
r = (y(end) / y(1))^(1/(t(end)-t(1)+1));
x0 = exp(a);

接着，我们可以利用公式x（t）=x0e^rt求出美国人口的预测值：

t_pred = (t(end)+1 : t(end)+10)';
y_pred = x0 * r.^(t_pred-t(1));

最后，我们可以求出第二列（突破数限）相比求出误差平方和：

y_true = data.Population;
y_pred_interp = interp1(t_pred, y_pred, t);
error = y_true - y_pred_interp;
error_squared_sum = sum(error.^2);

将以上代码整合到一起，得到完整的程序如下：

data = readtable('US_population.csv');

y = data.Population;
t = data.Year - data.Year(1) + 1; % 转换为相对年份
a = log(y(1));
r = (y(end) / y(1))^(1/(t(end)-t(1)+1));
x0 = exp(a);

t_pred = (t(end)+1 : t(end)+10)';
y_pred = x0 * r.^(t_pred-t(1));

y_true = data.Population;
y_pred_interp = interp1(t_pred, y_pred, t);
error = y_true - y_pred_interp;
error_squared_sum = sum(error.^2);

其中，error_squared_sum即为误差平方和。