应《网络安全法》要求，自2017年10月1日起，未进行实名认证将不得使用互联网跟帖服务。为保障您的帐号能够正常使用，请尽快对帐号进行手机号验证，感谢您的理解与支持！

24小时热门版块排行榜    

小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 计算模拟 » matlab拟合Sanchez-lacombe方程
41/1返回列表
查看: 1038  |  回复: 3
只看楼主@他人 存档 新回复提醒 (忽略) 收藏    在APP中查看

jiemotc

银虫 (初入文坛)

[求助] matlab拟合Sanchez-lacombe方程

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
回复此楼

» 猜你喜欢

» 本主题相关价值贴推荐，对您同样有帮助:
1楼2013-09-22 17:53:39
已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

★
感谢参与，应助指数 +1
dbb627: 金币+1, 谢谢指导 2013-09-23 14:46:24
Matlab里的“log()”函数在1stOpt里是“ln()”，不知楼主在用1stOpt的时候代码对否？
赞一下(1人) 回复此楼
2楼2013-09-22 20:05:40
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

jiemotc

银虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by dingd at 2013-09-22 20:05:40
Matlab里的“log()”函数在1stOpt里是“ln()”，不知楼主在用1stOpt的时候代码对否？

这一点我是注意到了，在1stopt中也改成ln了，拟合结果相差几个数量级
赞一下 回复此楼
3楼2013-09-23 18:34:50
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖

dingd

铁杆木虫 (职业作家)

【答案】应助回帖

★
csgt0: 金币+1, 谢谢 2013-09-24 17:30:48
个人觉得你的公式有问题，左边y值全等于0，相当于求解超越方程：
结果1：
beta3: 1.93947598320175E82
beta2: 1.55545140991017E236
beta1: 3.05530394179693E82

结果2：
beta3: -2.90986946492629E161
beta2: 2.60007550366803E163
beta1: 2.87013631764659E139

结果非常大，且不稳定。
赞一下 回复此楼
4楼2013-09-23 22:32:24
 已阅   回复此楼   关注TA 给TA发消息 送TA红花 TA的回帖
相关版块跳转 我要订阅楼主 jiemotc 的主题更新
41/1返回列表
普通表情 龙 兔 虎 猫
信息提示
关闭
请填处理意见
关闭