隐式方程的matlab实现:酶动力学(Integrated Michaelis-Menten Equation)的无偏参数求解

神奇而强大的计算分析平台 Google搜索了一下,发现隐式方程的求参问题有不少解决方案,matlab, R都可以实现。基本思路与我用Excel求参的方法一样,先编写一个函数来实现隐式方程的显示化,matlab中要用到fzero或fsolve(Excel中用的是单变量求解插件),然后再用非线性求解函数进行参数拟合。下面是积分后的米曼方程(IMM)的matlab求参代码: 先构造IMM函数: function y=IMM(p,x) %输入参数 Vm=p(1); Km=p(2); y=zeros(size(x)); NN=length(x); %不输出提示 opt = optimset('display','off'); for i=1:NN %就是用这个方程来求出某个x(i)下的解,y的初值设定为x(i)*0.9 y(i)=fzero(@(y) x(i) -y-Vm*15+Km*log(x(i)/y), x(i)*0.9, opt); end end 上面的函数写好后,保存,最后只要用下面一行命令就可以求解参数了: X=lsqcurvefit(@(params, xdata) IMM(params, xdata),...…