matlab 一元四次方称拟合

尝试用二次多项式拟合:　　clearall;　　x=2:2:20;　　y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37];　　scatter(x,y,'ko

X=[76543210-12]Y=[201350-3-4-30511]polyfit(X,Y,2)ans=0.7554-2.75031.4219f(x)=0.7554x²-2.7503x+1

你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

y=@(x)-((16-x).^2*(576-(24-x).^2)./(24-x).^2);[x,fval]=fminunc(y,8)Optimizationterminated:relativein

%bydynamic%2009.2.%直接将数据导入到Matlab中,再使用循环语句求解ab=load('data');%每行一组a、bforii=1:size(ab,1)root(ii)=Newto

solve('5*(-0.0000003)*X^4+4*(0.0000308)*X^3+3*(-0.00105)*X^2+2*0.01209*X-0.000021=0','0

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用

yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)

fun=inline('-504.4-0.131.*u.^2+14.297.*(-19.313+295.27.*(0.0421.*u)-165.44.*(0.0421.*u).^2+40.874.*(

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

eqn=@(x)4*x^4-4*x^2;fzero(eqn,0)fzero(eqn,-1.1)fzero(eqn,-1)fzero(eqn,-0.9)fzero(eqn,0.0)fzero(eqn,1

不带参数：solve('x^4-x^3+x^2=0')单引号内式子可以任意改变,但形式要与例子一致.带参数：symsabcx;solve('a*x^4-b*x^3+c*x^2=0',x),要解变量a就

设该四次方程为a0x^4+a1x^3+a2x^2+a3x+a4=0输入roots([a0a1a2a3a4])即可

最大值问题可用fminsearch（）解决.应用时需要注意,求最大值要把函数定义成最小值函数.对于本例：func=inline('-(157860003856*x^4-1515455401312*x^

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

x=2000:2010;y=[124.92132.04139.45150.93165.13181.93196.83212.38228.07241.45251.03];plot(x,y,'g*');ho