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matlab拟合Sanchez-lacombe方程
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使用Sanchez-lacombe方程研究CO2-polymer体系，要先计算纯物质的特征参数，写了个方程用matlab进行拟合。 function y=myfun(beta,x) %输入温度压力密度矩阵，输入同长度0向量，回归特征参数 y = (x(:,3)./beta(3)).^2+x(:,2)./beta(2)+x(:,1)./beta(1).*(log(1-x(:,3)./beta(3))+(1-8.314*beta(1)*beta(3)./44./beta(2)).*x(:,3)./beta(3)); x=[313 8 0.279493558 313 10 0.631751848 313 12 0.719372707 313 14 0.764467548 313 16 0.795924865 313 18 0.820411847 313 20 0.840618695 313 22 0.857927248 313 24 0.873133677 313 26 0.890709896 313 28 0.899118864 333 8 0.191945948 333 10 0.290807573 333 12 0.436262106 333 14 0.563094769 333 16 0.638855172 333 18 0.688325991 333 20 0.724637681 333 22 0.753238927 333 24 0.7768197 333 26 0.797003268 333 28 0.814663951 353 8 0.160513644 353 10 0.221931246 353 12 0.29731819 353 14 0.384260682 353 16 0.469483568 353 18 0.540102619 353 20 0.594848611 353 22 0.637592451 353 24 0.672043011 353 26 0.700672646 353 28 0.725058005 373 8 0.141392718 373 10 0.188757597 373 12 0.242371361 373 14 0.301731941 373 16 0.364258915 373 18 0.425477599 373 20 0.481255113 373 22 0.529661017 373 24 0.5709066 373 26 0.606023877 373 28 0.636213259 393 8 0.127831467 393 10 0.167442484 393 12 0.210499726 393 14 0.256673511 393 16 0.305026842 393 18 0.353969771 393 20 0.401638686 393 22 0.446388715 393 24 0.487258198 393 26 0.523944252 393 28 0.556637907 413 8 0.117430158 413 10 0.151987233 413 12 0.188665006 413 14 0.227205598 413 16 0.267115421 413 18 0.307654443 413 20 0.347910796 413 22 0.386981928 413 24 0.424124184 413 26 0.458862938 413 28 0.490990327 433 8 0.109060769 433 10 0.14000112 433 12 0.172327629 433 14 0.20584179 433 16 0.240228698 433 18 0.275065328 433 20 0.309837335 433 22 0.344044588 433 24 0.377187689 433 26 0.408914332 433 28 0.438962293 453 8 0.102104371 453 10 0.13029316 453 12 0.159420983 453 14 0.18933298 453 16 0.219809206 453 18 0.250576326 453 20 0.281325606 453 22 0.311720698 453 24 0.341460083 453 26 0.370274373 453 28 0.397962432 473 8 0.096181591 473 10 0.122186652 473 12 0.148840532 473 14 0.176022249 473 16 0.203566485 473 18 0.231288741 473 20 0.258966723 473 22 0.286393447 473 24 0.313361745 473 26 0.339662376 473 28 0.365176746 493 8 0.091049804 493 10 0.115267132 493 12 0.139934511 493 14 0.164953895 493 16 0.19020447 493 18 0.21554976 493 20 0.240830383 493 22 0.265900872 493 24 0.290604748 493 26 0.3148119 493 28 0.338409475]； y=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]； beta0=[600,400,1.5]; [beta]=lsqcurvefit(@myfun,beta0,x,y] 拟合结果和使用1stopt差距很大。不知道是我方法不对还是什么原因 |
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