需要找到一组系统的最优参数P = P（1）* exp（-P（2）* x） - P（3）* x其中x和y是实验值。我定义了我的功能
f = @(P) P(1)*exp(-P(2)*x) - P(3)*x
和
guess = [1, 1, 1]
并尝试了
P = fminsearch(f,guess)
根据帮助。我收到错误
订阅的分配维度不匹配。
fminsearch出错（第191行） fv（：，1）= funfcn（x，varargin {：}）;
我不太明白我的y值会落在哪里，以及函数从哪里获取P。遗憾的是，我无法访问nlinfit或优化工具箱。
答案 0 :(得分：0)
你应该尝试matlab函数 lsqnonlin（@testfun，[1; 1; 1]） 但是首先创建一个函数并保存在包含所有数据点的m文件中，假设你的y是A而x是x，如下所示：
function F = testfun(P)
A = [1;2;3;7;30;100];
x = [1;2;3;4;5;6];
F = A-P(1)*exp(-P(2)*x) - P(3)*x;
这最小化了2-norm end为您提供了最佳参数。