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F x Exp x A B

a= 0.0208 b= 0.9515 c= 1.0649 d= -2.1877 当x=1.64时,y=0.1287

a*exp(b*x)即a×e^(bx)=ae^(bx) 说明:*代表四则运算的“×”;exp(x)代表了e^x,其中e为自然底数。

对于还有年份的拟合问题,应按序列向量来处理,这样拟合的结果是有效的。即 x=[2009 2010 2011 2012 2013] 应改写为 x=1;5; %2009-2013年 具体实施代码如下 x=1;5; y=[74.08 87.42 94.39 113.08 139.65]; fun=@(a,x)[a(1).*exp(a(2)*x)+a(3).*...

function res = user_fit(x,y) % 功能:拟合y = a*exp(b*x)+c % 输入:x,y 待拟合数据 % 输出:系数 a,b,c f = @(a,x) a(1).*exp(a(2)*x) + a(3); % 拟合形式,数组a即代表[a,b,c] a0 = [1,1,1]; % 假设初始值 res = lsqcurvefit(f,a0,x,y); % ...

可以通过下列代码来实现: x=[。。。。。。]; y=[。。。。。。]; fun=@(a,x)[a(1)+a(2).*exp(a(3).*x)+a(4).*exp(a(5).*x)]; x0=rand(1,5); [a,resnorm,residual,exitflag]=lsqcurvefit(fun,x0,x,y) e=a(5),d=a(4),c=a(3),b=a(2),a=a(1)

x=0.001:0.1:10; a=1; f=(1/a)*exp(-x/a); F=1-exp(-x/a); plot(x,f,'r',x,F,'b') %红色red是f函数;蓝色blue是F函数

试试这样: clear all;clc; syms a x f=[a,x^2,1/x;exp(a*x),log(x),sin(x)]; dfdx=diff(f,x) dfdx = [ 0, 2*x, -1/x^2] [ a*exp(a*x), 1/x, cos(x)]

lnY = A + C * exp {- exp [- B *(X - M)]} (lnY - A )/C= exp {- exp [- B *(X - M)]} ln[(lnY - A )/C] =- exp [- B *(X - M)] -ln{-ln[(lnY - A )/C]} /B=X - M X=M-ln{-ln[(lnY - A )/C]} /B

f(a)f(b)>0,f(a)f[(a+b)/2]0 ,f(b)>0,f[(a+b)/2]0 g(b)=f(b)exp[-b]>0 g((a+b)/2)=f[(a+b)/2]exp[-(a+b)/2]

x=[0.34 0.35 0.36 0.37 0.38 0.39 0.40 0.41 0.42 0.43]; y=[0.211 0.313 0.466 0.692 1.03 1.532 2.190 3.250 4.823 7.158]; 拟合第一个: function f = first(c, x, y) f = y - c(1) .* x .^ c(2); 保存为first.m文件。 命令行下运行: c = l...

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