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dzheng93

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[求助] 求助！为什么1stopt一直显示函数表达式有误已有2人参与

function y=p2*log(p3*0.00157)-p2*log(p3*0.00157*10^(y/p1)-x)-((2.303*8.3114*298.15)/(4*96494))*log(1-p4)+((2.303*8.3114*298.15)/(4*96494))*log(1-(p3*0.00157*10^(y/p1)-x)/(p3*0.00157/p4))
Parameters p1,p2,p3,p4;
Variable x,y;
Data；
//x,y
-0.0000152 0.0016
-0.0000089 0.0014
-0.0000045 0.0009
-0.0000012 0.0003
-0.0000016 -0.0004
-0.0000041 -0.0011
-0.0000064 -0.0019
-0.0000086 -0.0026
-0.0000105 -0.0034
-0.0000123 -0.0042
-0.0000141 -0.0050
-0.0000157 -0.0058
-0.0000173 -0.0066
-0.0000188 -0.0074
-0.0000203 -0.0083
-0.0000217 -0.0091
-0.0000231 -0.0099
-0.0000244 -0.0108
-0.0000258 -0.0116
-0.0000271 -0.0125
-0.0000283 -0.0133
-0.0000296 -0.0142
-0.0000305 -0.0151
-0.0000318 -0.0159
-0.0000329 -0.0168
-0.0000341 -0.0177
-0.0000352 -0.0185
-0.0000364 -0.0194
-0.0000375 -0.0203
-0.0000386 -0.0211
-0.0000397 -0.0220
-0.0000408 -0.0229
-0.0000418 -0.0238
-0.0000429 -0.0246
-0.0000440 -0.0255
-0.0000450 -0.0264
-0.0000460 -0.0273
-0.0000471 -0.0282
-0.0000481 -0.0290
-0.0000491 -0.0299
-0.0000501 -0.0308
-0.0000512 -0.0317
-0.0000522 -0.0326
-0.0000532 -0.0335
-0.0000542 -0.0343
-0.0000552 -0.0352
-0.0000562 -0.0361
-0.0000572 -0.0370
-0.0000581 -0.0379
-0.0000592 -0.0388
-0.0000602 -0.0397
-0.0000611 -0.0405
-0.0000621 -0.0414
-0.0000631 -0.0423
-0.0000641 -0.0432
-0.0000650 -0.0441
-0.0000661 -0.0450
-0.0000671 -0.0459
-0.0000681 -0.0467
-0.0000690 -0.0476
-0.0000700 -0.0485
-0.0000710 -0.0494
-0.0000720 -0.0503
-0.0000730 -0.0512
-0.0000739 -0.0521
-0.0000750 -0.0529
-0.0000760 -0.0538
-0.0000769 -0.0547
-0.0000778 -0.0556
-0.0000788 -0.0565
-0.0000798 -0.0574
-0.0000807 -0.0583
-0.0000817 -0.0592
-0.0000828 -0.0600
-0.0000837 -0.0609
-0.0000847 -0.0618
-0.0000857 -0.0627
-0.0000866 -0.0636
-0.0000875 -0.0645
-0.0000885 -0.0654
-0.0000895 -0.0663
-0.0000905 -0.0672
-0.0000915 -0.0680
-0.0000924 -0.0689
-0.0000935 -0.0698
-0.0000944 -0.0707
-0.0000955 -0.0716
-0.0000964 -0.0725
-0.0000974 -0.0734
-0.0000983 -0.0743
-0.0000993 -0.0751
-0.0001003 -0.0760
-0.0001013 -0.0769
-0.0001023 -0.0778
-0.0001032 -0.0787
-0.0001042 -0.0796
-0.0001053 -0.0804
-0.0001063 -0.0813
-0.0001073 -0.0822
-0.0001082 -0.0831
-0.0001092 -0.0840
-0.0001102 -0.0849
-0.0001112 -0.0858
-0.0001123 -0.0866
-0.0001133 -0.0875
-0.0001143 -0.0884
-0.0001153 -0.0893
-0.0001163 -0.0902
-0.0001174 -0.0911
-0.0001185 -0.0919
-0.0001195 -0.0928
-0.0001206 -0.0937
-0.0001216 -0.0946
-0.0001227 -0.0954
-0.0001238 -0.0963
-0.0001247 -0.0972
-0.0001259 -0.0981
-0.0001270 -0.0989
-0.0001280 -0.0998
-0.0001290 -0.1007
-0.0001301 -0.1016
-0.0001312 -0.1025
-0.0001323 -0.1033
-0.0001335 -0.1042
-0.0001345 -0.1051
-0.0001356 -0.1060
-0.0001367 -0.1068
-0.0001378 -0.1077
-0.0001389 -0.1086
-0.0001400 -0.1094
-0.0001411 -0.1103
-0.0001423 -0.1112
-0.0001434 -0.1121
-0.0001445 -0.1129
-0.0001457 -0.1138
-0.0001468 -0.1147
-0.0001480 -0.1155
-0.0001490 -0.1164
-0.0001503 -0.1173
-0.0001514 -0.1181
-0.0001526 -0.1190
-0.0001538 -0.1199
-0.0001550 -0.1207
-0.0001562 -0.1216
-0.0001574 -0.1224
-0.0001586 -0.1233
-0.0001598 -0.1242
-0.0001609 -0.1250
-0.0001621 -0.1259
-0.0001634 -0.1267
-0.0001646 -0.1276
-0.0001659 -0.1285
-0.0001671 -0.1293
-0.0001683 -0.1302
-0.0001696 -0.1310
-0.0001708 -0.1319
-0.0001721 -0.1327
-0.0001734 -0.1336
-0.0001747 -0.1344
-0.0001759 -0.1353
-0.0001772 -0.1362
-0.0001784 -0.1370
-0.0001798 -0.1379
-0.0001811 -0.1387
-0.0001824 -0.1396
-0.0001837 -0.1404
-0.0001851 -0.1412
-0.0001864 -0.1421
-0.0001877 -0.1429
-0.0001891 -0.1438
-0.0001904 -0.1446
-0.0001918 -0.1455
-0.0001932 -0.1463
-0.0001945 -0.1472
-0.0001959 -0.1480
-0.0001973 -0.1488
-0.0001986 -0.1497
-0.0002000 -0.1505
-0.0002014 -0.1514
-0.0002028 -0.1522
-0.0002042 -0.1530
-0.0002056 -0.1539
-0.0002070 -0.1547
-0.0002085 -0.1555
-0.0002098 -0.1564
-0.0002113 -0.1572
-0.0002127 -0.1581
-0.0002141 -0.1589
-0.0002154 -0.1597
-0.0002168 -0.1606
-0.0002182 -0.1614
-0.0002197 -0.1622
-0.0002212 -0.1631
-0.0002227 -0.1639
-0.0002242 -0.1647
-0.0002256 -0.1656
-0.0002271 -0.1664
-0.0002286 -0.1672
-0.0002301 -0.1680
-0.0002316 -0.1689

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1楼 2016-10-11 16:33:42

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dzheng93

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想求出残差最小的四个参数值

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2楼2016-10-11 16:34:53

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【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
dzheng93: 金币+5 2016-10-13 16:30:02

把第一行函数命令移到data;上面，并且该行末尾加分号。

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一团和气

4楼2016-10-11 22:48:44

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【答案】应助回帖

迭代数: 39
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:01:33:462
优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 1.29237480386255E-15
残差平方和(SSE): 3.34046526731755E-28
相关系数(R): 1
相关系数之平方(R^2): 0.999999999999999
决定系数(DC): 1
卡方系数(Chi-Square): -4.04828876603566E-27
F统计(F-Statistic): 2.97237575406453E17

参数最佳估算
---------- -------------
p1          1.58606319093565
p2          -1.57127746559337
p3          23725150497405.4
p4          -14466108841782.9

====== 结果输出 =====

No 实测值y 计算值y
1 0.0016 0.0016000
2 0.0014 0.0014000
3 0.0009 0.0009000
4 0.0003 0.0003000
5 -0.0004 -0.0004000
6 -0.0011 -0.0011000
7 -0.0019 -0.0019000
8 -0.0026 -0.0026000
9 -0.0034 -0.0034000
10 -0.0042 -0.0042000
11 -0.005 -0.0050000
12 -0.0058 -0.0058000
13 -0.0066 -0.0066000
14 -0.0074 -0.0074000
15 -0.0083 -0.0083000
16 -0.0091 -0.0091000
17 -0.0099 -0.0099000
18 -0.0108 -0.0108000
19 -0.0116 -0.0116000
20 -0.0125 -0.0125000
21 -0.0133 -0.0133000
22 -0.0142 -0.0142000
23 -0.0151 -0.0151000
24 -0.0159 -0.0159000
25 -0.0168 -0.0168000
26 -0.0177 -0.0177000
27 -0.0185 -0.0185000
28 -0.0194 -0.0194000
29 -0.0203 -0.0203000
30 -0.0211 -0.0211000
31 -0.022 -0.0220000
32 -0.0229 -0.0229000
33 -0.0238 -0.0238000
34 -0.0246 -0.0246000
35 -0.0255 -0.0255000
36 -0.0264 -0.0264000
37 -0.0273 -0.0273000
38 -0.0282 -0.0282000
39 -0.029 -0.0290000
40 -0.0299 -0.0299000
41 -0.0308 -0.0308000
42 -0.0317 -0.0317000
43 -0.0326 -0.0326000
44 -0.0335 -0.0335000
45 -0.0343 -0.0343000
46 -0.0352 -0.0352000
47 -0.0361 -0.0361000
48 -0.037 -0.0370000
49 -0.0379 -0.0379000
50 -0.0388 -0.0388000
51 -0.0397 -0.0397000
52 -0.0405 -0.0405000
53 -0.0414 -0.0414000
54 -0.0423 -0.0423000
55 -0.0432 -0.0432000
56 -0.0441 -0.0441000
57 -0.045 -0.0450000
58 -0.0459 -0.0459000
59 -0.0467 -0.0467000
60 -0.0476 -0.0476000
61 -0.0485 -0.0485000
62 -0.0494 -0.0494000
63 -0.0503 -0.0503000
64 -0.0512 -0.0512000
65 -0.0521 -0.0521000
66 -0.0529 -0.0529000
67 -0.0538 -0.0538000
68 -0.0547 -0.0547000
69 -0.0556 -0.0556000
70 -0.0565 -0.0565000
71 -0.0574 -0.0574000
72 -0.0583 -0.0583000
73 -0.0592 -0.0592000
74 -0.06 -0.0600000
75 -0.0609 -0.0609000
76 -0.0618 -0.0618000
77 -0.0627 -0.0627000
78 -0.0636 -0.0636000
79 -0.0645 -0.0645000
80 -0.0654 -0.0654000
81 -0.0663 -0.0663000
82 -0.0672 -0.0672000
83 -0.068 -0.0680000
84 -0.0689 -0.0689000
85 -0.0698 -0.0698000
86 -0.0707 -0.0707000
87 -0.0716 -0.0716000
88 -0.0725 -0.0725000
89 -0.0734 -0.0734000
90 -0.0743 -0.0743000
91 -0.0751 -0.0751000
92 -0.076 -0.0760000
93 -0.0769 -0.0769000
94 -0.0778 -0.0778000
95 -0.0787 -0.0787000
96 -0.0796 -0.0796000
97 -0.0804 -0.0804000
98 -0.0813 -0.0813000
99 -0.0822 -0.0822000
100 -0.0831 -0.0831000
101 -0.084 -0.0840000
102 -0.0849 -0.0849000
103 -0.0858 -0.0858000
104 -0.0866 -0.0866000
105 -0.0875 -0.0875000
106 -0.0884 -0.0884000
107 -0.0893 -0.0893000
108 -0.0902 -0.0902000
109 -0.0911 -0.0911000
110 -0.0919 -0.0919000
111 -0.0928 -0.0928000
112 -0.0937 -0.0937000
113 -0.0946 -0.0946000
114 -0.0954 -0.0954000
115 -0.0963 -0.0963000
116 -0.0972 -0.0972000
117 -0.0981 -0.0981000
118 -0.0989 -0.0989000
119 -0.0998 -0.0998000
120 -0.1007 -0.1007000
121 -0.1016 -0.1016000
122 -0.1025 -0.1025000
123 -0.1033 -0.1033000
124 -0.1042 -0.1042000
125 -0.1051 -0.1051000
126 -0.106 -0.1060000
127 -0.1068 -0.1068000
128 -0.1077 -0.1077000
129 -0.1086 -0.1086000
130 -0.1094 -0.1094000
131 -0.1103 -0.1103000
132 -0.1112 -0.1112000
133 -0.1121 -0.1121000
134 -0.1129 -0.1129000
135 -0.1138 -0.1138000
136 -0.1147 -0.1147000
137 -0.1155 -0.1155000
138 -0.1164 -0.1164000
139 -0.1173 -0.1173000
140 -0.1181 -0.1181000
141 -0.119 -0.1190000
142 -0.1199 -0.1199000
143 -0.1207 -0.1207000
144 -0.1216 -0.1216000
145 -0.1224 -0.1224000
146 -0.1233 -0.1233000
147 -0.1242 -0.1242000
148 -0.125 -0.1250000
149 -0.1259 -0.1259000
150 -0.1267 -0.1267000
151 -0.1276 -0.1276000
152 -0.1285 -0.1285000
153 -0.1293 -0.1293000
154 -0.1302 -0.1302000
155 -0.131 -0.1310000
156 -0.1319 -0.1319000
157 -0.1327 -0.1327000
158 -0.1336 -0.1336000
159 -0.1344 -0.1344000
160 -0.1353 -0.1353000
161 -0.1362 -0.1362000
162 -0.137 -0.1370000
163 -0.1379 -0.1379000
164 -0.1387 -0.1387000
165 -0.1396 -0.1396000
166 -0.1404 -0.1404000
167 -0.1412 -0.1412000
168 -0.1421 -0.1421000
169 -0.1429 -0.1429000
170 -0.1438 -0.1438000
171 -0.1446 -0.1446000
172 -0.1455 -0.1455000
173 -0.1463 -0.1463000
174 -0.1472 -0.1472000
175 -0.148 -0.1480000
176 -0.1488 -0.1488000
177 -0.1497 -0.1497000
178 -0.1505 -0.1505000
179 -0.1514 -0.1514000
180 -0.1522 -0.1522000
181 -0.153 -0.1530000
182 -0.1539 -0.1539000
183 -0.1547 -0.1547000
184 -0.1555 -0.1555000
185 -0.1564 -0.1564000
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7楼2016-10-12 09:45:47

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dzheng93

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4楼: Originally posted by lipenggg at 2016-10-11 22:48:44
把第一行函数命令移到data;上面，并且该行末尾加分号。

发现我的1.5版本点击运行没反应，是因为版本低么？你用1.5可以运行么？>.<

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10楼2016-10-13 16:19:56

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lu_yu_lan

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【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1

用OpenLu求解：

CODE:

!!!using["luopt","math"]; //使用命名空间

f(p1,p2,p3,p4 :: x,y)=

{

   sum[(p2*lg(p3*0.00157)-p2.*lg(p3*(0.00157).*(10.0).^(y./p1)-x)-((2.303*8.3114*298.15)/(4*96494))*lg(1-p4)+((2.303*8.3114*298.15)/(4*96494)).*lg(1.0-(p3*(0.00157).*(10.0).^(y./p1)-x)./(p3*0.00157/p4))-y).^2.0]

};

main(:xy: x,y)=

{

   xy=matrix{   //存放实验数据

"

 -0.0000152         0.0016

 -0.0000089         0.0014

 -0.0000045         0.0009

 -0.0000012         0.0003

 -0.0000016         -0.0004

 -0.0000041         -0.0011

 -0.0000064         -0.0019

 -0.0000086         -0.0026

 -0.0000105         -0.0034

 -0.0000123         -0.0042

 -0.0000141         -0.0050

 -0.0000157         -0.0058

 -0.0000173         -0.0066

 -0.0000188         -0.0074

 -0.0000203         -0.0083

 -0.0000217         -0.0091

 -0.0000231         -0.0099

 -0.0000244         -0.0108

 -0.0000258         -0.0116

 -0.0000271         -0.0125

 -0.0000283         -0.0133

 -0.0000296         -0.0142

 -0.0000305         -0.0151

 -0.0000318         -0.0159

 -0.0000329         -0.0168

 -0.0000341         -0.0177

 -0.0000352         -0.0185

 -0.0000364         -0.0194

 -0.0000375         -0.0203

 -0.0000386         -0.0211

 -0.0000397         -0.0220

 -0.0000408         -0.0229

 -0.0000418         -0.0238

 -0.0000429         -0.0246

 -0.0000440         -0.0255

 -0.0000450         -0.0264

 -0.0000460         -0.0273

 -0.0000471         -0.0282

 -0.0000481         -0.0290

 -0.0000491         -0.0299

 -0.0000501         -0.0308

 -0.0000512         -0.0317

 -0.0000522         -0.0326

 -0.0000532         -0.0335

 -0.0000542         -0.0343

 -0.0000552         -0.0352

 -0.0000562         -0.0361

 -0.0000572         -0.0370

 -0.0000581         -0.0379

 -0.0000592         -0.0388

 -0.0000602         -0.0397

 -0.0000611         -0.0405

 -0.0000621         -0.0414

 -0.0000631         -0.0423

 -0.0000641         -0.0432

 -0.0000650         -0.0441

 -0.0000661         -0.0450

 -0.0000671         -0.0459

 -0.0000681         -0.0467

 -0.0000690         -0.0476

 -0.0000700         -0.0485

 -0.0000710         -0.0494

 -0.0000720         -0.0503

 -0.0000730         -0.0512

 -0.0000739         -0.0521

 -0.0000750         -0.0529

 -0.0000760         -0.0538

 -0.0000769         -0.0547

 -0.0000778         -0.0556

 -0.0000788         -0.0565

 -0.0000798         -0.0574

 -0.0000807         -0.0583

 -0.0000817         -0.0592

 -0.0000828         -0.0600

 -0.0000837         -0.0609

 -0.0000847         -0.0618

 -0.0000857         -0.0627

 -0.0000866         -0.0636

 -0.0000875         -0.0645

 -0.0000885         -0.0654

 -0.0000895         -0.0663

 -0.0000905         -0.0672

 -0.0000915         -0.0680

 -0.0000924         -0.0689

 -0.0000935         -0.0698

 -0.0000944         -0.0707

 -0.0000955         -0.0716

 -0.0000964         -0.0725

 -0.0000974         -0.0734

 -0.0000983         -0.0743

 -0.0000993         -0.0751

 -0.0001003         -0.0760

 -0.0001013         -0.0769

 -0.0001023         -0.0778

 -0.0001032         -0.0787

 -0.0001042         -0.0796

 -0.0001053         -0.0804

 -0.0001063         -0.0813

 -0.0001073         -0.0822

 -0.0001082         -0.0831

 -0.0001092         -0.0840

 -0.0001102         -0.0849

 -0.0001112         -0.0858

 -0.0001123         -0.0866

 -0.0001133         -0.0875

 -0.0001143         -0.0884

 -0.0001153         -0.0893

 -0.0001163         -0.0902

 -0.0001174         -0.0911

 -0.0001185         -0.0919

 -0.0001195         -0.0928

 -0.0001206         -0.0937

 -0.0001216         -0.0946

 -0.0001227         -0.0954

 -0.0001238         -0.0963

 -0.0001247         -0.0972

 -0.0001259         -0.0981

 -0.0001270         -0.0989

 -0.0001280         -0.0998

 -0.0001290         -0.1007

 -0.0001301         -0.1016

 -0.0001312         -0.1025

 -0.0001323         -0.1033

 -0.0001335         -0.1042

 -0.0001345         -0.1051

 -0.0001356         -0.1060

 -0.0001367         -0.1068

 -0.0001378         -0.1077

 -0.0001389         -0.1086

 -0.0001400         -0.1094

 -0.0001411         -0.1103

 -0.0001423         -0.1112

 -0.0001434         -0.1121

 -0.0001445         -0.1129

 -0.0001457         -0.1138

 -0.0001468         -0.1147

 -0.0001480         -0.1155

 -0.0001490         -0.1164

 -0.0001503         -0.1173

 -0.0001514         -0.1181

 -0.0001526         -0.1190

 -0.0001538         -0.1199

 -0.0001550         -0.1207

 -0.0001562         -0.1216

 -0.0001574         -0.1224

 -0.0001586         -0.1233

 -0.0001598         -0.1242

 -0.0001609         -0.1250

 -0.0001621         -0.1259

 -0.0001634         -0.1267

 -0.0001646         -0.1276

 -0.0001659         -0.1285

 -0.0001671         -0.1293

 -0.0001683         -0.1302

 -0.0001696         -0.1310

 -0.0001708         -0.1319

 -0.0001721         -0.1327

 -0.0001734         -0.1336

 -0.0001747         -0.1344

 -0.0001759         -0.1353

 -0.0001772         -0.1362

 -0.0001784         -0.1370

 -0.0001798         -0.1379

 -0.0001811         -0.1387

 -0.0001824         -0.1396

 -0.0001837         -0.1404

 -0.0001851         -0.1412

 -0.0001864         -0.1421

 -0.0001877         -0.1429

 -0.0001891         -0.1438

 -0.0001904         -0.1446

 -0.0001918         -0.1455

 -0.0001932         -0.1463

 -0.0001945         -0.1472

 -0.0001959         -0.1480

 -0.0001973         -0.1488

 -0.0001986         -0.1497

 -0.0002000         -0.1505

 -0.0002014         -0.1514

 -0.0002028         -0.1522

 -0.0002042         -0.1530

 -0.0002056         -0.1539

 -0.0002070         -0.1547

 -0.0002085         -0.1555

 -0.0002098         -0.1564

 -0.0002113         -0.1572

 -0.0002127         -0.1581

 -0.0002141         -0.1589

 -0.0002154         -0.1597

 -0.0002168         -0.1606

 -0.0002182         -0.1614

 -0.0002197         -0.1622

 -0.0002212         -0.1631

 -0.0002227         -0.1639

 -0.0002242         -0.1647

 -0.0002256         -0.1656

 -0.0002271         -0.1664

 -0.0002286         -0.1672

 -0.0002301         -0.1680

 -0.0002316         -0.1689

"

    },

    x=xy(all:0), //x取矩阵的列

    y=xy(all:1), //y取矩阵的列

    Opt[@f,optmode,100]     //Opt函数全局优化

};

结果（p1,p2,p3,p4，目标函数值）：
-6.553501528181543e-003 6.553501528181543e-003 244620310527.4335 -2.258610642562602e-040 7.415825341858829e-032

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3楼2016-10-11 20:47:59

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lipenggg

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【答案】应助回帖

引用回帖:

7楼: Originally posted by lipenggg at 2016-10-12 09:45:47
迭代数: 39
计算用时(时:分:秒:微秒): 00:01:33:462
优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
计算结束原因: 达到收敛判断标准
均方差(RMSE): 1.29237480386255E-15
残差平方和(SSE): 3.340 ...

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