Matlab適合具有所有y（x_i）值的函數返回向量

Question

我正在做某事，但未找到任何解決方案，也許我不知道如何正確搜索...

我有兩個實驗數據數組（x和y）。 x是某些能量的列表（0到100 kev的512個值），我想將它們擬合到一個函數中，該函數針對列表中的每個x返回y值的向量（能量總是相同的，512個特定值）。 這是因為我的函數模型包含幾個矩陣和其他函數。 因此，我無法將函數評估為f（x，a，b，c ...）（具有要擬合的參數a，b，c）並期望一個標量，但是我必須評估f（a， b，c ...），並返回y（x1），y（x2）...的向量

現在，我想使我的數據適合我的模型。 但是lsqcurvefit需要形式為f（x）的函數，我想它對每個f（x）求值。 我可以編寫函數，以便每次調用該函數時，它都會評估向量結果，然后針對給定的x返回y，但是效率很低……而且我敢肯定必須有另一種方法。

任何想法？

Answer 1

也許您可以對平方誤差之和進行fminsearch？ 最好將所有擬合參數放入一個向量中。 在這里，我稱它為p 。

f = @(x,p) (p(3)+p(1)*x.^p(2)).^(1/p(4); %example function with four free parameters
sqerr = @(x,y,p) sum((y-f(x,p)).^2); %sum of squared errors
p = [1,1,1,1]; %four starting conditions
p = fminsearch(@(p) sqerr(x,y,p),p); %fit

然后，您可以通過使用擬合的參數調用函數來找到y（x_i）值

f(x,p)