关于matlab两个自变量.一个因变量曲线拟合问题

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/25 14:35:09
matlab中求函数的最小值,输出自变量.

首先问一下函数里面r和x哪个是参数那个是未知数?按照楼主的意思,x是某已知量,则可以这么写:f=@(r)(2*x+r*x.^2);%定义函数,r是自变量v=f(-5:5);%计算出r=-5,-4,..

matlab 有一函数 f(x,y)=x2+cos(xy)+2y ,写一程序,输入自变量的值,输出函数值.

functionz=yourfunc(x,y)%scriptforf(x,y)=x2+cos(xy)+2y%inputscalar:x,y%outputscalar:z%writtenbyyourna

matlab中,两个自变量的函数怎么求最大值(急!1)

需求:利用matlab求解二元函数y=f(x1,x2)=(339-0.01*x1-0.003*x2)*x1+(399-0.004*x1-0.01*x2)*x2-(400000+195*x1+225*x

matlab中怎样找某一函数值对应的自变量?

由于x,和y的长度是相同的,找到对应给定值的y向量中的元素,如y向量中的第五个元素对应于0.8.那么在向量x中也必定是第五个元素对应于y,因为x,y的关系是一一对应的,那么:x(5),就必定是你要找的

MATLAB sym 定义函数 怎么定义自变量的定义域

sym是将字符串和数值转换为字符变量>>helpsym也没有说明这个函数能定义变量定义域可以用其他方法定义,然后再调用!

关于matlab的两个小程序的解释说明

好久没做过这类地解答了,希望我说的还算明白_________________________functionpr1()%11差分方程a=[1,-1,0.9];%通过a,b构造了一个滤波器,传递函数为H

matlab里求两个数s1,s2的最大值max(s1,s2),然后再求这个最大值曲线的最小值和对应的自变量

我这样归纳了一下您的问题:已知:变量x1和x2的取值范围lx1再问:那个函数s1是两个变量x1,x2的函数,s2也是,不是分别是x1,x2的函数。还有大神,因为我们是需要这个最优解解决实际问题,mat

matlab带自变量的矩阵的表达

要把所有的具体数值算出来才行.再问:pi是作为求解的变量,也就是说这样直接算不可行?要化为一元?再答:其实你现在的问题不完整。程序可以表达的是算法,一种计算的过程,而不是这种抽象的式子。你可以把计算p

想问问关于一matlab数字图像处理代码的意义

%%%大概解释下吧closeallclcrgb=imread('121.jpg');%%%读入图片hsv=rgb2hsv(rgb);%%%HSV模型空间对应的图像h=hsv(:,:,1);%%取HSV

matlab函数自变量只能取整数值怎么计算

看不懂你问的啥意思.如果你的意思是要求你编的函数输入变量只取整数的话在程序开头加:ifrem(input,1)~=0error('输入错误');end

关于用matlab计算两个向量距离的代码编写.

function[a]=my_normalize(a)a_max=max(a);a=a/a_max;a=ceil(a*5);%--yourmainprogram---a=[yourvectordata

matlab中两个自变量的一元线性回归,自变量t3和x1,因变量Y,都是n*1的矩阵.

用这个函数regress()来解决.t3=[]x1=[]y=[]X=[t3x1];[a,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)

matlab根据函数表达式画三维图,两个自变量

你的式子很复杂,我这里简单的以第一个式子计算PL为例子由于其他参数已知,所以可以简化为P=A*e*f/(1+f)^2;其中e就是ε,而f就是φ,进一步简化,设这里A=1(具体数值自己计算代入)&nbs

matlab已知函数值求自变量,

代码如下:f=@(x,a)1./x.*(5/6+1/6.*x.^2).^3-a;y=[1.0534,1.2314,1.4561,1.6919,1.9177,2.1429,2.29,2.4383];x=

Matlab 中如何定义矩阵自变量啊?

举个例子:y=x^2;x=[1345];y=x.^2;这样就可以了.

如何用matlab定义系数和自变量?

事情是这样的:使用symsabc是正确的做法.但是不要将xy也定义在内,symsa,b,c,y,x岂不是将abcxy全都定义为了符号变量,那这样y=a*x^2+b*x+c就变成了一条赋值语句,即将a*

怎样用MATLAB拟合两个自变量的函数系数和指数?

很简单啊,你对这个式子两边同时取对数,之后变成了简单的线性拟合,之后就可以用普通拟合方法得到.