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Polynome nten Grades in for Schleife nach x auflösen
 

Elune
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     Beitrag Verfasst am: 29.09.2019, 10:13     Titel: Polynome nten Grades in for Schleife nach x auflösen
  Antworten mit Zitat      
Hallo MatLab Profis Very Happy

ich habe einen Datensatz, durch welchen ich mit polyfit und polyval eine lineare Regression gelegt habe. Die Aufgabe ist, herauszufinden, bei welchem x-Wert der y-Wert 15 erreicht und zwar für die Polynome 1 bis 6.

Ich möchte das Problem mit einer for Schleife lösen. Allerdings muss die Polynom-Funktion in jedem Durchgang ja eine andere sein. Gibt es eine Funktion, die Polynome nten Grades mit einem definierten y-Wert nach x auflöst?

Die verwendeten Variablen werden vorher im Skript definiert. (x_datum, usw.)

Code:

for a=1:6                                                  
    p3{a}=polyfit(x_datum,y_temp,a);                        
    y3{a}=polyval(p3{a},x_datum);
   
    syms x;                                                
    index(a)=solve(15== (p3{a}(1,1))*x+(p3{a}(1,2)),x);  
    % hier muss jeden Durchlauf die nächste Polynom-Funktion stehen

    index=double(index);
   
    jahrebis15grad(a)= index(a)/tage_wintermon;
    jahrebis15grad(a)=round(jahrebis15grad(a));
    jahr15grad(a)= 2015+abs(jahrebis15grad(a));
   
end
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 29.09.2019, 10:17     Titel:
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Hallo,

roots
Was soll passieren, wenn dieser y-Wert mehrfach erreicht wird?

Grüße,
Harald
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Elune
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     Beitrag Verfasst am: 29.09.2019, 10:24     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Es ist eigentlich nur wichtig, bei welchem x-Wert der y-Wert das erste Mal 15 ist.
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Elune
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     Beitrag Verfasst am: 29.09.2019, 10:27     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Könntest du mir ein Beispiel geben, wie ich
Code:
in diesem Zusammenhang verwende.
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 29.09.2019, 10:55     Titel:
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Hallo,

bitte generell selbst versuchen, die vorgeschlagenen Funktionen anzuwenden. Wenn dabei Probleme auftreten, dann bitte konkret sagen, wo diese liegen.

Code:
pTmp = p3{a};
pTmp(end) = PTmp(end) - 15; % P(x) - 15 = 0 statt P(x) = 15
index(a) = min(roots(pTmp))

Ist doch kein Hexenwerk?

Grüße,
Harald
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