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feval

cfitsfit または fittype オブジェクトの評価

構文

y = feval(cfun,x)
z = feval(sfun,[x,y])
z = feval(sfun,x,y)
y = feval(ffun,coeff1,coeff2,...,x)
z = feval(ffun,coeff1,coeff2,...,x,y)

説明

feval を使用して近似を評価できますが、feval を直接呼び出す代わりに、次の簡単な構文を使用してこれらのオブジェクトを評価することを推奨します。近似オブジェクトを関数として扱い、次の構文を使用して feval を間接的に呼び出すことができます。

y = cfun(x)        % cfit objects;
z = sfun(x,y)      % sfit objects 
z = sfun([x, y])   % sfit objects 
y = ffun(coef1,coef2,...,x)   % curve fittype objects;
z = ffun(coef1,coef2,...,x,y) % surface fittype objects;

または、feval メソッドを使用して、元のデータ点または新しい位置のいずれかで推定関数を評価することもできます。モデルのタイプに応じて、後者はしばしば内挿または予測と呼ばれます。feval を使用して、元のデータの範囲内にはない新しい位置で推定関数の値を外挿することもできます。

y = feval(cfun,x)cfit オブジェクトcfun を列ベクトル x における予測子値で評価し、応答値を列ベクトル y に返します。

z = feval(sfun,[x,y])sfit オブジェクト sfun を 2 つの列行列 [x,y] における予測子値で評価し、応答値を列ベクトル z に返します。

z = feval(sfun,x,y)sfit オブジェクト sfun を同じサイズでなければならない行列 x および y における予測子値で評価します。x および y と同じサイズになる行列 z に応答値を返します。

y = feval(ffun,coeff1,coeff2,...,x) は係数 coeff1coeff2 などを fittype オブジェクト ffun に代入して列ベクトル x における予測子値で評価し、列ベクトル y に応答値を返します。この構文で ffuncfit オブジェクトにすることはできません。cfit オブジェクトを評価するには、最初の構文を使用します。

z = feval(ffun,coeff1,coeff2,...,x,y) では、曲面の fittype オブジェクトで同様の結果が得られます。

f = fittype('a*x^2+b*exp(n*x)');
c = cfit(f,1,10.3,-1e2);
X = rand(2)
X =
    0.0579    0.8132
    0.3529    0.0099

y1 = feval(f,1,10.3,-1e2,X)
y1 =
    0.0349    0.6612
    0.1245    3.8422
y1 = f(1,10.3,-1e2,X)
y1 =
    0.0349    0.6612
    0.1245    3.8422

y2 = feval(c,X)
y2 =
    0.0349
    0.1245
    0.6612
    3.8422
y2 = c(X)
y2 =
    0.0349
    0.1245
    0.6612
    3.8422

参考

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R2006a より前に導入