lingo與matlab部分常用函式總結

整理電腦的時候翻到了這個，記得是做國際數模的時候總結的，也是從網上七拼八湊的。當時記得主要找的是有關求最優解和擬合的函式（貌似每次做題建模到最後都是建成求最優解的問題............）

lingo 部分：

變數界定函式實現對變數取值範圍的附加限制，共 4 種：

@bin(x) 限制x 為0 或1

@bnd(l,x,u) 限制l≤x≤u

@free(x) 取消對變數x 的預設下界為0 的限制，即x 可以取任意實數

@gin(x) 限制x 為整數

在預設情況下，lingo 規定變數是非負的，也就是說下界為0，上界為+∞。@free 取消了預設的下界為0 的限制，使變數也可以取負值。@bnd 用於設定乙個變數的上下界,它也可以取消預設下界為0 的約束。

matlab 部分：

擬合

regress

polyfix

polyval

cftool

regress（）函式詳解

[b，bint，r,rint，stats]=regress(y,x，alpha)

說明：b是線性方程的係數估計值，並且第一值表示常數，第二個值表示回歸係數。bint是係數估計值的置信度為95％的置信區間，r表示殘差，rint表示各殘差的置信區間，stats是用於檢驗回歸模型的統計量，有三個數值其中有表示回歸的r2統計量和f以及顯著性概率p值，alpha為置信度。

相關係數r^2越大，說明回歸方程越顯著；與f對應的概率ppolyfit（）函式詳解-------------摘自sina小雪兒部落格

p=polyfit(x,y,n)

[p,s]= polyfit(x,y,n)

說明：x,y為資料點，n為多項式階數，返回p為冪次從高到低的多項式係數向量p。x必須是單調的。矩陣s用於生成**值的誤差估計。(見下一函式polyval)

多項式曲線求值函式：polyval( )

呼叫格式： y=polyval(p,x)

[y,delta]=polyval(p,x,s)

說明：y=polyval(p,x)為返回對應自變數x在給定係數p的多項式的值。

[y,delta]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函式的選項輸出s得出誤差估計y delta。它假設polyfit函式資料輸入的誤差是獨立正態的，並且方差為常數。則y delta將至少包含50%的**值。