小弟实在愚钝，能否麻烦大侠写一段示范程序，在下不胜感激，谢谢！

重新看了下，fsolve函数更适合些

假设你的 a b c都已经生成好，都是10000行的列向量
代码如下：
f = @(x,a,b,c) a*log(x) + b*x +c;
x = zeros(10000,1)
for t = 1:10000
     x(t) = fsolve(f,1,optimset,a(t),b(t),c(t));
end

上面的fsolve里面的1是可以改动的，这个位置的值是初始值的意思，就是一个你猜测的解，可以换成一个你觉得使得方程比较接近0的数值，可能会算得快些，fzero需要两个初始值，在这里比较难满足，所以改用fsolve。我自己给a,b,c随机赋了10个值算发现可能有解不出来的，那种情况给出的是程序终止时的值（每用完1次fsolve主窗口会有一段文字告诉你是解出来还是没解出来，但是等你1万个循环完那里1万段你估计没法一个个确定了），应该可以改代码使得这种情况给出提示或者给x赋特殊值使得看得出来，但是这个函数我研究不深，想不出怎么解决，你可以自己看help再钻研一下。

好的，谢谢大师，万分感谢！！

等我有电脑的时候一定加你为好友！

我通过方程计划求出来的解，大概在初始值的0.8～1.2倍左右，请问迭代可以求出来吗？我怎么保证它一定能求出解呢？另外，循环一万次迭代求解会不会很占用时间啊？

没懂你的意思，说清楚点

我有两个问题：（1）按照别人的文献，迭代出来的解大概在初始值的0.8-1.2倍的范围内，比如我的初始值设定为100，解的范围大概在80-120之间。我想问的是，初始值和最终解偏离这么多，可以解出来吗？或者怎么设定才能保证可以解出来？（2）因为我要循环10000次，求解10000个方程，我不晓得求解一次需要多长时间。如果循环求解10000次会不会用很长时间，比如，花一天的时间吗？

你的初始值有什么特别的选取标准吗？如果是有的话，文献说的是可能的，其实那个范围并不算大，如果没有什么给定的标准的话，偏离可能更大

我的初始值就是企业实际营业收入，迭代解出来的是企业潜在营业收入，应该在企业实际营业收入的0.8-1.2倍左右，不知道这样算偏差很大吗？可以通过迭代求出解吗？

可以的，时间的话可能会花一阵，最多十几分钟

十分感谢！

大师，我现在用matlab导入excel数据总出错，不知道是什么原因，同样的程序，之前都能完好导入，这是为什么呢？

这个没有办法一般而论，看不到具体数据文件是不知道什么问题的，你之前怎么导入数据的

https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... ;page=1#pid36189102

大师，能不能帮我看下程序？谢谢啦！我的程序是这样：
f = @(x,discount,beta_0,beta_y,beta_k,ln_K,beta_l,ln_Pl,beta_m,ln_Pm,beta_t,ln_T,...
     beta_yy,ln_Y_2,beta_kk,ln_K_2,beta_ll,ln_Pl_2,beta_mm,ln_Pm_2,beta_tt,ln_T_2,...
     beta_yk,ln_Y_K,beta_yl,ln_Y_Pl,beta_ym,ln_Y_Pm,beta_yt,ln_Y_T,beta_kl,ln_K_Pl,...
     beta_km,ln_K_Pm,beta_kt,ln_K_T,beta_lm,ln_Pl_Pm,beta_lt,ln_Pl_T,beta_mt,ln_Pm_T...
     ) 1+discount/exp(beta_0+beta_y*log(x)+beta_k*ln_K+beta_l*ln_Pl+beta_m*ln_Pm+beta_t*ln_T...
     +beta_yy*log(x)^2+beta_kk*ln_K_2+beta_ll*ln_Pl_2+beta_mm*ln_Pm_2+beta_tt*ln_T_2...
     +beta_yk*log(x)*ln_K+beta_yl*log(x)*ln_Pl+beta_ym*log(x)*ln_Pm+beta_yt*log(x)*ln_T+beta_kl*ln_K*ln_Pl...
     +beta_km*ln_K*ln_Pm+beta_kt*ln_K*ln_T+beta_lm*ln_Pl*ln_Pm+beta_lt*ln_Pl*ln_T+beta_mt*ln_Pm*ln_T)...
     -beta_y-beta_yy*log(x)-beta_yk*ln_K-beta_yl*ln_Pl-beta_ym*ln_Pm-beta_yt*ln_T;
x = zeros(5345,1);
for t = 1:5345
      x(t) = fsolve(f,Y(t),optimset,discount(t),beta_0(t),beta_y(t),beta_k(t),ln_K(t),beta_l(t),ln_Pl(t),beta_m(t),ln_Pm(t),beta_t(t),ln_T(t),...
     beta_yy(t),ln_Y_2(t),beta_kk(t),ln_K_2(t),beta_ll(t),ln_Pl_2(t),beta_mm(t),ln_Pm_2(t),beta_tt(t),ln_T_2(t),...
     beta_yk(t),ln_Y_K(t),beta_yl(t),ln_Y_Pl(t),beta_ym(t),ln_Y_Pm(t),beta_yt(t),ln_Y_T(t),beta_kl(t),ln_K_Pl(t),...
     beta_km(t),ln_K_Pm(t),beta_kt(t),ln_K_T(t),beta_lm(t),ln_Pl_Pm(t),beta_lt(t),ln_Pl_T(t),beta_mt(t),ln_Pm_T(t));
end

运行总出现这个提示：
错误使用 trustnleqn (line 28)
Objective function is returning undefined values at initial point. FSOLVE cannot continue.

出错 fsolve (line 366)
    [x,FVAL,JACOB,EXITFLAG,OUTPUT,msgData]=...

出错 main (line 12)
      x(t) =
      fsolve(f,Y(t),optimset,discount(t),beta_0(t),beta_y(t),beta_k(t),ln_K(t),beta_l(t),ln_Pl(t),beta_m(t),ln_Pm(t),beta_t(t),ln_T(t),.

请问这是怎么回事？麻烦大师了！