新手请教，函数拟合问题

[paultant]

M 文件：function y=myfun(x,xdata)
y=x(1)+x(2)./xdata+x(3).*xdata;
然后在命令窗口输入：
xdata=[3.220 4.896 6.326 7.763 9.227 10.38];
ydata=[0.00179 0.00176 0.00192 0.00228 0.00247 0.0063];
x0=[0 0 0];
[x,resnorm]=lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata)

结果出现：
Optimization terminated: first-order optimality less than OPTIONS.TolFun,
and no negative/zero curvature detected in trust region model.
请教高手怎么解决？

[slgu]

有几点注意：
1）lsqcurvefit (或nlinfit) 需提供合适的初值，用[0，0，0]作为初值不太合适；
2）对此组数据用此模型不太恰当，用y=x(1)+x(2)*xdata.^x(3)可能更加合适（当然也需提供合适的初值）；
3）数据点太少了点，且第5个数据是否存在测定上的问题，看似偏小了点；
4）用lsqcurvefit (或nlinfit) 可反复多次进行（用循环实现）。

[paultant]

感谢你的帮助，这个数据是我同学化学实验测得的，函数的形式一定是这样的，她跟我说3个系数表示阻力，一定是大于0，而且第一个数应该接近于0.我拟合出来偏差较大，而且第一个系数小于0了。
另外请教如何实现实现循环使用？我今天去图书馆找了，一般书都没有讲到非线性拟合这一块，不知如何实现?还有，奇怪的是我不断变换初值，结果竟一点也没有变化，以致我实在没有办法了...

[slgu]

用模型：
y=x(1)+x(2)./xdata+x(3)*xdata;
拟合，得到的有关参数如下：
x=[-0.0109689299822, 0.0286004630521, 0.00128072224121]；
RSS(残差平方和)=0.000004326884942
R^2(决定系数)=0.72071

但若用模型：
y=x(1)+x(2)*xdata.^x(3);
拟合，得到的有关参数如下：
x=[0.00191938250542, 2.52653911648*10^(-20), 16.9638928812]；
RSS(残差平方和)=0.0000001522266213
R^2(决定系数)=0.99017

以上拟合，可以以我的结果作为初值（当然也是全局最优结果）。


你将其两者作图看看，拟合的效果差别是显而易见的。