Hola!
Por qué en la solución del ejercicio 1.4 aparecen dos modelos de Clapeyron?
Y otra cosa, poniendo beta igual a 2 me queda bastante mal y si lo pongo variable ajusta a -0.165, hay algo mal o puedo dejarlo así?
Muchas gracias!
Hola
no es que haya dos ecuaciones de Clapeyron sino que estamos ajustando los parámetros del modelo por dos caminos distintos: por regresión lineal y por búsqueda directa:
En el método de regresión lineal podemos definir como variables x = 1/T e y = log10(P) . Entonces, los coeficientes se calculan como B = (y - ym)*(x - xm)' donde ym y xm son los valores medios de la serie (la ' es transpuesta), y A = ym - B*xm.
En el método de búsqueda directa usamos la función fminsearch, que utiliza el método Simplex. Para ello hay que definir una función que calcule la función objetivo a minimizar. Esta función (función de los parámetros del modelo), es normalmente la suma de los errores al cuadrado, o sea, si la salida del modelo es y = exp(A+B/T) con T el vector de valores experimentales (depende de los valores que tomen los parámetros A y B), y el vector de valores experimentales es P, entonces la función a minizar sería:
e = (y-P)*(y-P)'
En el modelo de Riedel hay que determinar los parámetros A, B, C, D; no el beta en principio. En este caso el sistema es de la forma
Y = X*A, donde X es una matriz de la forma [ 1 X(1,1) X(2,1) X(3,1) ; 1 X(1,2) X(2,2) X(3,2); ....etc] y A = [ a0 ....a3]'
las X(1,:) serían los valores de 1/T, las X(2,:) serían los valores de log(T) y las X(3,:) serían los de T^2.
Entonces A = inv(X'X)X'Y y sacás los parámetros.
saludos
Lo estaba haciendo solo con la fminsearch, ahora me queda claro que son dos caminos diferentes. Y además estaba usando el log natural.
Muchas gracias por las aclaraciones.
Saludos!