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1樓 2011-11-10 11:17:38

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★ ★
cenwanglai(金幣+2): ~~ 2011-11-10 12:40:16
ywxing(金幣+5): thanks 2011-11-10 12:49:14

>> syms x y a b
>> d=x+y+a+b
xdai=[1 3 5 7];
ydai=[2 3 5 6];
adai=3;
bdai=4;

d =

a + b + x + y

>> d=subs(d)

d =

a + b + x + y

>> d=subs(d,{'x','y','a','b'},{xdai, ydai,a,b})

d =

[ a + b + 3, a + b + 6, a + b + 10, a + b + 13]

>> d=subs(d,{'x','y','a','b'},{xdai, ydai,adai,bdai})

d =

10 13 17 20

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2樓2011-11-10 11:33:29

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你的定義方式不對(duì)，要么所有的Gdr_1,Gdr_2相關(guān)的放到funTM中定義，或者定義Gdr_1,Gdr_2為全局變量，比較簡(jiǎn)單的事按照我下面的方式定義
匿名函數(shù)

CODE:

syms f_1 f_2 r_1 r_2

G=(f_1*f_2+r_2*f_2^2)/(r_1*f_1^2+2*f_1*f_2+r_2*f_2^2);

Gdr_1=f_1^2*(f_1*f_2 + r_2*f_2^2)/(2*f_1*f_2 + f_1^2*r_1 + f_2^2*r_2)^2;

Gdr_2=f_2^2*(f_1*f_2 + r_2*f_1^2)/(2*f_1*f_2 + f_1^2*r_1 + f_2^2*r_2)^2;

%定義符號(hào)表達(dá)式

f_11=[0.925 0.846 0.763 0.674 0.579 0.479 0.256 0.133];

f_22=[0.075 0.154 0.237 0.326 0.421 0.521 0.744 0.867];

F_22=[0.441 0.699 0.753 0.828 0.864 0.900 0.968 0.983];

r_11=0.09;r_22=10;

%準(zhǔn)備給符號(hào)表達(dá)式賦值

Gdr_1=subs(Gdr_1,{'f_1','f_2','r_1','r_2'},{f_11,f_22,r_11,r_22});

Gdr_2=subs(Gdr_2,{'f_1','f_2','r_1','r_2'},{f_11,f_22,r_11,r_22});

G=subs(G,{'f_1','f_2','r_1','r_2'},{f_11,f_22,r_11,r_22});

d=F_22-G;

myfun=@(x,xdata)xdata(1,:)*x(1)+xdata(2,:)*x(2);

xdata=[Gdr_1;Gdr_2];

x0=[0.1 10];

x = lsqcurvefit(@(x,xdata) myfun(x,xdata),x0,xdata,d)

結(jié)果

Local minimum found.

Optimization completed because the size of the gradient is less than
the default value of the function tolerance.

x =

-0.0514 0.0967

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5樓2011-11-10 14:27:53

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