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匿名

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匿名

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3楼2011-11-10 12:51:44
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★
cenwanglai(金币+2): ~~ 2011-11-10 12:40:16
ywxing(金币+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
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
2楼2011-11-10 11:33:29
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匿名

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4楼2011-11-10 13:36:10
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dbb627

荣誉版主 (著名写手)

你的定义方式不对,要么所有的Gdr_1,Gdr_2相关的放到funTM中定义,或者定义Gdr_1,Gdr_2为全局变量,比较简单的事按照我下面的方式定义
匿名函数
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;
%定义符号表达式
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;
%准备给符号表达式赋值
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)

结果

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
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
5楼2011-11-10 14:27:53
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