%%%%%%%原始資料%%%%%%%%%
x_origin=[1,1.5,2.3,3.1,5.3,6.2,7];
y_origin=[3.03,2.36,1.58,1.06,0.35,0.23,0.15];
k_max=150;%最大迭代次數
e=[1,0;0,1];%單位矩陣
v=0.001;%阻尼係數
a_0=0.01;%初始迭代係數
b_0=0.01;
a_it=a_0;%為迭代係數賦值
b_it=b_0;
[m,n]=size(y_origin);%維度
j=zeros(n,2);%構造雅可比矩陣
for k=1:k_max
%%%%%%%%計算雅可比矩陣%%%%%%%%
for i=1:n
j(i,1)=exp(b_it*x_origin(i));
j(i,2)=a_it*x_origin(i)*exp(b_it*x_origin(i));
end%計算第一次計算結果
y_res=a_it*exp(b_it.*x_origin);
d=y_origin-y_res;%計算第一次迭代誤差
a=j'*j;%hessian矩陣
if(k==1)
e=dot(d,d);
endstep=inv(a+v*e)*(j'*d(:));%計算迭代步長；誤差函式f(x)=a*exp(b*x)-y
a_new=a_it+step(1);%新的迭代係數
b_new=b_it+step(2);
y_new=a_new*exp(b_new.*x_origin);%新的計算結果
d_new=y_origin-y_new;%新的迭代誤差
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