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1樓 2011-11-15 09:35:30

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【答案】應(yīng)助回帖

★
余澤成(金幣+1): 謝謝參與應(yīng)助！ 2011-11-16 11:15:22
lycid(金幣+5): 謝謝關(guān)注 2011-11-17 17:44:54

這種問題用1stOpt很容易解決啊，有個(gè)命令“SharedModel”專門處理這類問題。

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2樓2011-11-16 09:09:45

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余澤成(金幣+1): 謝謝參與應(yīng)助！歡迎常來程序語言版！ 2011-11-16 11:15:33

用 fmincon函數(shù)，或者優(yōu)化工具箱

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3樓2011-11-16 09:39:51

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lycid

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4樓2011-11-16 14:00:52

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5樓2011-11-16 21:14:01

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【答案】應(yīng)助回帖

★
jjdg(金幣+1): 感謝參與 2011-11-17 02:42:20

引用回帖:

4樓: Originally posted by lycid at 2011-11-16 14:00:52:
1stOpt 好像無法直接在里邊編寫這樣的計(jì)算程序得跟C或Fortan 聯(lián)合不太會啊有點(diǎn)麻煩
用 fmincon函數(shù) 我也試過但好像不太好使運(yùn)行一陣就提示中斷
優(yōu)化工具箱沒用過不知道怎么用是外部嵌入matlab的程序嗎

1stOpt可以直接用Basic或Pascal語言描述復(fù)雜的模型，很簡單好用的。你的模型代碼沒太看明白，用圖片或Word格式描述一下，可以幫你跑跑！

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6樓2011-11-16 21:48:08

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【答案】應(yīng)助回帖

★ ★ ★
余澤成(金幣+3): 2011-11-19 12:19:58
余澤成: 謝謝參與應(yīng)助！ 2011-11-19 12:20:07

簡單的來講，這種問題可以采用如下方式估計(jì)，不過具體的函數(shù)參數(shù)設(shè)置還要你自己摸索。
（1）建立一個(gè)函數(shù)，名為fun
R=fun(p,data) %
x=data(:,1);y1=data(:,2);y2=data(:,3);
n0 = 1; % air
n1 = p(1)+p(2)./x.^2+p(3)./x.^2; % oxide
n2 = 3.4693+130149./x.^2+2.851e10./x.^4 + 1i*(0.52686-320950./x.^2+6.2225e10./x.^4); % silicon
d1 = p(4);
%Refracted angles
tet0 = pi*60/180; % incident beam angle
tet1 = asin((n0./n1)*sin(tet0));
tet2 = asin((n1./n2).*sin(tet1));

%Boundary reflection coefficients
r01s = (n0.*cos(tet0)-n1.*cos(tet1))./(n0.*cos(tet0)+n1.*cos(tet1));
r12s = (n1.*cos(tet1)-n2.*cos(tet2))./(n1.*cos(tet1)+n2.*cos(tet2));
r01p = (n1.*cos(tet0)-n0.*cos(tet1))./(n1.*cos(tet0)+n0.*cos(tet1));
r12p = (n2.*cos(tet1)-n1.*cos(tet2))./(n2.*cos(tet1)+n1.*cos(tet2));
dt1 = (2*pi./x).*n1.*d1.*cos(tet1);
%Reflection coefficients total
rs = (r01s+r12s.*exp(2*1i*dt1))./(1+r01s.*r12s.*exp(2*1i*dt1));
rp = -(r01p+r12p.*exp(2*1i*dt1))./(1+r01p.*r12p.*exp(2*1i*dt1));
F = rp./rs;
psi=atan(abs(F))*180/pi;
delta = angle(F)*180/pi;
m=find(delta<0);
delta(m(1:end))=delta(m(1:end))+360;

% y1=psi;
% y2=delta;

R1=(y1-psi).^2;
R2=(y2-delta).^2;
R=R1+R2;
% R1，R2和R的計(jì)算很重要，會影響到最終的參數(shù)估計(jì)，你可以%更具你的需要選一個(gè)最穩(wěn)健的表達(dá)方法；這樣，如果能選取到合適的參數(shù)的話，得到的R應(yīng)該是一個(gè)盡可能接近于0的向量

options=statset; %根據(jù)需要設(shè)定參數(shù)，很重要
R=zeros(legth(data),1);
[beta,r,J,Sigma,mse] = nlinfit(data,R, @fun,p,options); % p是初始估計(jì)值

整體思路就是這個(gè)樣子的，利用非線性回歸的方法解決。中間的很多參數(shù)你得好好調(diào)整下。

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7樓2011-11-17 13:54:53

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★
lycid(金幣+20): 2011-11-17 17:44:27
余澤成(金幣+1): 謝謝參與應(yīng)助！ 2011-11-19 12:20:18

竟然不能修改，fun函數(shù)到R=R1+R2就算結(jié)束了

下面的代碼在command Windows中執(zhí)行
options=statset; %根據(jù)需要設(shè)定參數(shù)，很重要
R=zeros(legth(data),1);
[beta,r,J,Sigma,mse] = nlinfit(data,R, @fun,p,options); % p是初始估計(jì)值

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8樓2011-11-17 13:56:53

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