Discussion :

[amine-49]

bonjour,

voilà j'ai un, problème pour faire un fitting de courbe, alors voilà les données :

J’ai deux vecteurs (X et Y) je dois fitter mes points sur une équation (équation de diffusion radiatif), les coefficients (a, b) de l’équation seront mes inconnus (a = Mu_e, b = MuPrime_t et c constante de normalisation), peut tu m’aider à résoudre ce problème stp !!!!

Voici les deux vecteurs :

Code :

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1
2
X= [1.5 2   3   4   4.5 6   7.5 8   9   10  10.5    12  13.5    14  15  16  16.5    18  19.5    20  21  22  22.5    24  26  28  30 ]
Y= [7.207   4.483   2.717   1.594   1.233   0.682   0.388   0.31    0.218   0.155   0.132   0.082   0.055   0.051   0.034   0.032   0.027   0.021   0.015   0.014   0.011   0.009   0.008   0.0076  0.0057  0.00498 0.004 ]

L’équation du fittage est la suivante :

Code :

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('c.*(((a+1./sqrt((1/b).^2+X.^2))./((1/b).^2+X.^2).*exp(-a.*sqrt((1/b).^2+X.^2)))+5.33267*(a+1./(sqrt((5.33267./b).^2+X.^2)))./((5.33267./b).^2+X.^2). *exp(-a.*sqrt((5.33267./b).^2+X.^2)))./(4.*pi.*b));

voilà tout, j'attends vos réponse svp, pour plus de précision n'hésitez pas m'écrire merci

[FLB]

Salut,
je te conseille de jeter un oeil à la méthode fminsearch, sachant que tu as une fonction de [a,b], et que tu veux minimiser la différence entre Y que tu mesures et Y que te fourni ta formule à partir de X.

[le fab]

regarde plutôt lsqcurvefit, bien adapté à ton pb