matlab求误差指标代码（matlab计算误差平方和的代码）

今天给各位分享matlab求误差指标代码的知识，其中也会对matlab计算误差平方和的代码进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、数值运算的误差（MATLAB实验）？
• 2、matlab中如何实现偏差绝对值之和最小 只需代码就行了 蟹蟹大家
• 3、怎么用MATLAB计算均方误差啊
• 4、用 matlab 求 两个函数间对应点的误差值 和 计算到每一步时的程序运行总耗时.
• 5、matlab拟合后求误差值

数值运算的误差（MATLAB实验）？

方法1、计算f(0.01)的真值。其代码

format long g %将输出格式设置为长固定十进制小数点格式

x=0.01;fx=(exp(x)-1-x)/x^2

format

方法2、使用六位有效数字计算

digitsOld = digits(7);

x=0.01;fx0=exp(x);

fx0=(vpa(fx0,7)-vpa(1+x,7))/ vpa(x^2,7);

fx1=vpa(fx0,6)

err=fx-fx1 %误差

%3、使用近似公式计算

x=0.01;fx2=1/2+vpa(x/6,7)+vpa(x^2/24,7);

fx2=vpa(fx2,6)

err=fx-fx2 %误差

从运算结果，我们可以看到方法2比方法3精确高

matlab中如何实现偏差绝对值之和最小 只需代码就行了 蟹蟹大家

是用多项式拟合么？设拟合阶数n

p

=

polyfit(x,y,n);

y1

=

polyval(p,x);

e

=

y1-y;

e1

=

abs(e);

max(e1)

原理：x是自变量数组，y是原数据数组，n是你选择拟合的多项式阶数。如n=1,就是y=a+bx.n=2,就是y=a+bx+cx^2.

p是最小二乘意义下的系数结果的数组,即[a,b,c]。

然后把求得的p带回多项式计算曲线的y坐标y1,

让y1的数组元素对应减去原数据数组元素,得到误差数组e,

然后求绝对值再求最大值。

你检查一下有没有错误。

怎么用MATLAB计算均方误差啊

mse是检验神经网络算法的误差分析。

1、首先按照下方图片中的代码进行编辑均方误差函数mse代码。

2、编辑完上面图片中的代码之后，继续根据下方图片中的代码进行编辑。

3、编辑完成之后，运行改代码就可以得到想要的均方误差了。

MATLAB是MATrix LABoratory(矩阵实验室)的缩写，是由美国MathWorks公司于20世纪80年代初推出的一套以矩阵计算为基础的、适合多学科、多种工作平台的功能强劲的大型软件。

MATLAB将科学计算、数据可视化、系统仿真和交互式程序设计功能集成在非常便于使用的环境中，具有编程效率高、用户使用方便、扩充能力强、移植性好等特点。经过MathWorks公司的不断完善，目前MATLAB已经发展成为国际上最优秀的高性能科学与工程计算软件之一。

MATLAB和MATHEMATICA、MAPLE并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中。

为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

用 matlab 求 两个函数间对应点的误差值 和 计算到每一步时的程序运行总耗时.

% 其实计时没有太大意义，因为采用不同的方法差别会很大

% （例如，使用循环或是向量化运算，是否预置，是否递推，等等）

% 更重要的是，计算耗时太少，根本无法计量（总耗时都近似为0，更不要说单步耗时了）

NN=20:20:1000;

e = []; % 用于存储f1-f2的误差

t = []; % 用于存储单步计算耗时

t0 = clock;

for N=NN

tic

n = 1:N;

f1 = sum(1+2./n);

f2 = 1 / 2 * (N+1) * (N+2); % 不确定这个是不是你要的公式？

e(end+1) = f1 - f2;

t(end+1) = tic;

end

% 总耗时

etime(clock,t0)

% 画图，上面是误差，下面是耗时

subplot(2,1,1),plot(NN, e, '.-')

subplot(2,1,2),plot(NN, t, '.-')

matlab拟合后求误差值

可这样改：

x=1:1:7;

y=[170,1228,1841,3331,1784,1379,1499];

[p,S]=polyfit(x,y,4);

p_x=polyval(p,x);

plot(x,y,'-o')

xlabel('x'),ylabel('y')

hold on

plot(x,p_x,'-+')

yerr=y-p_x;

plot(x,yerr,'-*')

hold off

text(1,min(y)-0.4,['p(x)=',poly2str(p,'x')])

legend('原数据','拟合数据','误差')

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