matlab中如何拟合一元二次函数方程

X=[x.*x;y.*y]'X=829.555278.8899815.502283.3021809.914785.1006784.952393.4509779.470695.3552774.00809

X=[76543210-12]Y=[201350-3-4-30511]polyfit(X,Y,2)ans=0.7554-2.75031.4219f(x)=0.7554x²-2.7503x+1

x=0:0.1:10;%x的取值范围,可以为任意的.y=exp(x);%e指数函数p=polyfit(x,y,5)%五次多项式去拟合e指数函数,得到的p是五次多项式的系数.

这个还要用matlab?大材小用啊!非要用这个解的话就用非线性优化吧x=fminimax(@F,x0,[],[],[],[],-10,10)把函数写进m文件就行了再问：能不能说清楚一点丫？,[],[]

solve('a*x^2+b*x+c=0')ans=-1/2*(b-(b^2-4*a*c)^(1/2))/a-1/2*(b+(b^2-4*a*c)^(1/2))/a所以你如果带入直接的数字的话,出来的

你这个曲线拟合本来就不是简单的事情.对于这种指数函数的线性组合,一般很难找到合适的变换使其变成多项式.如果你能找到这样的变换,那么问题就简单许多.如果不能,那么就需要Bayesianinference

好像没有吧要算的话就把函数转化为x^2/a+y^2/b=1转化成b*x^2+a*y^2=a*b求超定方程组就可以了吧

在输入栏分别输入x=[.],y=[.]matlab的开始菜单start->toolboxes->cirvefitting->cirvefittingtool,然后点data选择x和y数据,对应你自己的

x=[3737.53838.53939.54040.54141.54242.543];y=[3.4332.272.11.831.531.71.81.92.352.542.9];p=polyfit(x,

fun=@(beta,x)beta(1)*x(:,1)+beta(2)*y(:,1)+beta(3);语法错误再问：��Ӧ�������޸��أ�再答：Ӧ��Ϊx=[xy]x(:,1)��Ӧx=[��

方法1：x=0:0.1:1;y=[-0.4471.9783.286.167.087.347.669.569.489.3011.2];A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x);plo

α,k/λ,K,λ认为是四个未知参数,然后把所有的数据值带入,求解矛盾方程组,或者用最小二乘的原理可以求解这几个参数再问：好感谢，不过这两个方法我都试了……有木有别的，专对方程组的拟合？~再答：什么意

要是你的数据是线性的话,可以用多项式拟合：polyfit(x,y,n)n为所需要拟合多项式的次数,返回值为多项式系数；若是非线性的话,你得有一个和你绘图曲线吻合的函数模型,然后在这个函数模型基础上求这

应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log（x）,Y=log（y）

1,必须知道曲面形式（平面曲线拟合也要知道曲线的形式对吧）2,最好可以把曲面形式中的待定参数改写成线性的形式.等你给出曲面形式我们再来讨论这个问题吧.3,大量的数据.我想这个总是没有问题的.后续需要请

fprintf('y=%f*x+%f',p(1),p(2));再问：Thankyou。能用，采纳。非常感谢。

1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合（这个能基本保证所有点在曲线上）,就是spline

x=[3603896.338,3589780.327,3596342.743,3599206.341,3593665.841,3590354.599,3588152.720];y=[488554.99

clear;clc;x=[503808.4503793.6503793.7503793.7503793.7503793.8503779.2503779.2503779.2503779.2];y=[64

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合