我已经生成了一个在14e10 rad / s频率的电气迹线中看到的注意力的图表。 ydata的范围约为1-10Np / m。我正在尝试生成一种形式
y = A * sqrt（x）+ B * x + C * x ^ 2。
我期望 A约为10 ^ -6，B约为10 ^ -11，C约为10 ^ -23。但是，lsqcurvefit的最小系数将返回10 ^ -7。此外，它只返回A的非零系数，而B和C返回0。拟合实际看起来非常好，但物理学表明B和C不应该为0.
以下是我如何调用函数
% measurement estimate
x_alpha = [1e-6 1e-11 1e-23];
lb = [1e-7, 1e-13, 1e-25];
ub = [1e-3, 1e-6, 1e-15];
x_alpha = lsqcurvefit(@modelfun, x_alpha, omega, alpha_t, lb,ub)
这是模型函数
function [ yhat ] = modelfun( x, xdata )
yhat = x(1)*xdata.^.5 + x(2)*xdata + x(3)*xdata.^2;
end
是否有可能让lsqcurvefit返回如此小的系数？四舍五入的错误还是其他的错误？我可以通过任何方式改变公差，使其看起来更符合我的期望吗？