MATLAB若已知y=alog(bx c)试确定abc的值

matlab非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin.这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做）,先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：x

因为f(x)=log3(2+x)*(2-x)^a所以f(-x)=log3(2-x)*(2+x)^a又因为奇函数f(-x)=-f(x)所以f(-x)+f(x)=0即log3(2+x)*(2-x)^a+l

alog的精度只有4,real(kind=8)的精度是8.

x=-1:.1:1;y=x;[X,Y]=meshgrid(x,y);z=6-X.^2-Y.^2;mesh(X,Y,z)z1=X.^2+Y.^2;mesh(X,Y,z1)你试试能不能用!

画(x1,y1).(x10,y10)plot（[x1,...x10],[y1,...,y10]）

如果这样不行的话,那就用数值解,编个循环,加个判断,找出所需要的0值解,用数值解绘图,误差靠你的判断域值决定不会太大,就是计算时间可能久点,没有实时性要求就ok,循环不会占用太久的,

x为从-8到8以0.5为步长的列向量,即x=（-8,-7.5……）’y是x的转置,即y是行向量ones(size(y))生成和y的元素个数相同且元素全为1的向量,当然格式也和y相同即也为行向量X=x中

=[1,0,-1];a=[1,4,6,2];[Hjw,w]=freqs(b,a);

plot(x,y,'s')s为可选参数具体可参考下面Matlab入门教程--二维绘图2.基本xy平面绘图命令MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算,也适合用在各种科学目视表示（Scientificv

symsxy=-3.1245*x.^3+1.3523*x.^2+56.3053*x+72.5174;dydx=diff(y,x)d2ydx2=diff(dydx,x)R=1/((1+dydx^2)^(

简单的方法：首先定义x和y,然后cftool(x,y)（它是自带拟合工具箱）.这时你会得到一个含有数据点的界面.点击第二个按钮“fitting”——>“newfit”在"typeoffit"中选择你想

这个问题属于无约束非线性最优化问题.matlab有一个最优化工具箱可以使用； 推荐两个函数fminsearch和fminunc,它们分别是使用牛顿法和拟牛顿法解该类问题.具体知识就不详细说了

汗.基本格式啊.x=[-8:0.5:8];y=[-8:0.5:8];输入必须是一个标量和正方形的矩阵.

solve('100-95*exp(-(0.03353*x^4+0.2179*x^2))=5.1','x'),把5.1换成其他的值就可以得到其他几组解.

log(a+b)+log(c-b)这个怎么没有底数呢?再问：括号里的都是底数再答：log(a+b)譬如这个是log以(a+b)几的对数呢？再问：log(a+b)a+log(c-b)a=2log(b+c

log89=a∴2lg3=3alg2lg3=3alg2/2log35=b∴lg5=blg31-lg2=blg3=3ablg2/22-2lg2=3ablg2∴lg2=2/(3ab+2)

好像是没有办法求的.若硬要去求,答案也不会有唯一性.如果X是个三阶的矩阵,Y是个四阶的,那更谈不上了.

楼上兄的回答思路是正确的,只不过修正一下小错误symsxyf=sin(x^2*y)*exp(-x-y);ddf=diff(diff(f,x),y);simple(ddf)

functionhh[t,y]=ODE45(@myfun,0:0.1:2,[10]);[t,y]y05=y(find(t==0.5))plot(t,y(:,1))%解析法验证y2=dsolve('D2

程序：y=solve('x^(-0.5)-2*(y^1.5)/((1-3*y)*0.03635)=0','y');x=0:0.001:10;y=eval(y);%计算出