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下面引用由anonymous17在 2010/08/19 07:24pm 发表的内容: 方程:C=M*(exp(-α*t)-exp(-β*t))。 M、α、β是常量,C是t的方程。 现有有限个(t,C)值,试验测量获得,有误差存在。 问题:求M、α、β,使方程误差最小,即试验值(t,C)与t代入拟合后的方程计算的C值误差(C值差的平方和)最小。 非常希望给位能对我指点一二,说明我要解决这些问题,应该学习什么学科,什么方向。谢谢了。
下面引用由anonymous17在 2010/08/21 07:40pm 发表的内容: 非常感谢 luyuanhong 兄弟的帮忙。我是想自己编写代码,不想用其他软件。问题在于怎么算,不是结果。谢谢你的帮忙。 非常感谢,希望你的指点。
下面引用由luyuanhong在 2010/08/21 09:05pm 发表的内容: 你从介绍回归分析的书中可以了解到,非线性回归的计算,实质上是一个多元函数求最小值的问题。<BR>关于多元函数求最小值问题的算法,你可以去参看一些介绍“最优化方法”的书。
下面引用由anonymous17在 2010/08/27 10:38am 发表的内容: 这应该不算是一个多元回归的问题吧。只是C关于t的函数啊。
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