好吧，在数值技术测试中，我们遇到了以下问题：

对物理现象进行建模，使得，

$F(f,d) = A(f)/d^2 + L$;

在哪里，$F$是频率的函数$f$和距离$d$， 和$L$是随机误差。功能$A(f)$是未知的。

给定一个函数，生成数据集$(F,f,d)$. 功能是：

function F = get_data(d,f)
    for i= 1:length(f)
        for j = 1:length(d)
            F(i,j) = 2*f(i)^2 / d(j)^2 + 0.3*rand()*(1-rand());
        end
    end
end

这里 d, f 是数组。F 是一个二维数组。rand 是一个函数，它给出一些小于 1 的随机数。假设我们不能深入这个函数来寻找答案。我们不能只看函数就说 A(f) = 2*f^2。我们必须通过某种数值方法找到这个或非常接近的近似值......

现在，对于 d = 1:1:10；f = 30:30:300；

我们必须为$F$. 从这个数据集，我们必须计算，(1)$L$. (2) 表达式$A(f)$.

现在，我的理解是，第二个如果我们有$A(f)$然后我们可以产生$L$，并且可以很容易地评估$L$. 并且，对于$A(f)$我们可以假设$L$太低了，我们可以忽略......

但是，我怎么能真正做到呢？

如果有人帮助我，我会很高兴。