Page 50 - 数学建模算法与应用

Mathematical Modeling Algorithms and Applications
数学建模算法与应用

个基础数据的准确度都设为 1，但是，自行编写的 M 文件和默认的命令结果不同，
请仔细比较。

图 2-2 使用 LS 方法求解的拟合结果

三、非线性曲线拟合

非线性曲线拟合是已知输入向量 xdata、输出向量 ydata，并知道输入与输出

的函数关系为 ydata=F(x，xdata)，但不清楚系数向量 x。进行曲线拟合即求 x 使
得下式成立：
2
2
2
2
z=f(x+y) 由 x -y +2z =a 定义 , 求 z x ’,z y ’。
在 MATLAB 中，可以使用函数 lsqcurvefit 解决此类问题。其调用格式如下：
■ x=lsqcurvefit(fun，x0，xdata，ydata)——x0 为初始解向量；xdata、ydata
为满足关系 ydata=F(x，xdata) 的数据。
■ x=lsqcurvefit(fun，x0，xdata，ydata，lb，ub)———lb、ub 为解向量的下
界和上界 lb≤x≤ub，若没有指定界，则 lb=[]，ub=[]。

■ x=lsqcurvefit(fun，x0，xdata，ydata，lb，ub，options)———options 为指
定的优化参数。
■ [x，resnorm]=lsqcurvefit(…)——resnorm 是在 x 处残差的平方和。

■ [x，resnorm，residual]=lsqcurvefit(…)——residual 为在 x 处的残差。
■ [x，resnorm，residual，exitflag]= lsqcurvefit(…)——exitflag 为终止迭代的
条件。

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