ある実測値に対して，複数の方程式（連立方程式）を用いてフィッティングを行うようにプログラミングしています．しかし，エラーが出て，なかなか解決できていません．エラーは「入力因数が不足している」とのことです．以下のプログラムを正常にするには，どのようにすれば良いでしょうか？
・関数１（目的関数）：予備関数１（微分方程式）からAを算出し，Aから予備関数２（一次関数）を用いてsolを出力
・関数２：関数１における一部のパラメータを最適化変数にして，関数１を最適化関数にする．
その後，Bと実測値Bから最小二乗法で残差を計算し，最適化問題を作成する．
そして，Fitting変数を求める．
・エラー：最適化関数に変化するときに，入力因数不足となる；入力因数を増やしたり，減らしたり，ほかの変数にしたりしたが変化なし
[関数1]
function [T, sol] = fun(tspan, re, Azero, L, c, lambda, Vol, Vism);
re = optimvar('re',4,'LowerBound',0,'UpperBound',inf);
C = re(1);
S = re(2);
M1 = re(3);
M2 = re(4);
options = odeset('RelTol', 1e-6, 'AbsTol', 1e-9);
[T, Av] = ode45('Adot', tspan, tens2vec(Azero), options, L, C, c, lambda, S); %予備関数１ 微分方程式
for i = 1:length(T);
[Tau(i,:), Eta(i,:)] = Lipscomb(Av(i,:), L, c,S, Vol, Vism, M1, M2); %予備関数２ 線形方程式
end
sol = Eta(:,6);
end
[関数2]
function [C, S, a, Vsteady, M1, M2, Rt] = EFitting(tspan, Azero, L, c, lambda, Vol, Vism, Eta_exp);
type fun
re = optimvar('re',4,'LowerBound',0,'UpperBound',inf); フィッティングパラメータ
re(1).LowerBound = 0;
re(1).UpperBound = 1;
[T, sol] = fcn2optimexpr('fun', tspan, re, Azero, L, c, lambda, Vol, Vism); %関数１を最適化関数にする
for i = 1:length(T);
Eta_temp(i:1) = Eta_exp(i:3); %実測値の3列目を抽出
end
obj = sum(sum((sol - Eta_temp).^2));
prob = optimproblem("Objective",obj);
re0.re = [C S];
[resol,sumsq] = solve(prob,re0); %最適化関数を解く
C= resol(1); 出力１
S= resol(2); 出力２
end
