对于非线性拟合，一个适当的参数初始值往往是必要的。比如这样：
FindFit[data, {(a + b/(x^2 - c) + d x^2)^(1/2)}, {{a, 3}, {b, 0}, {c, 0}, {d, 0}}, x]
(* {a -> 3.12079, b -> 0.0282577, c -> 0.0147568, d -> -0.00525389} *)
拟合优化问题用1stOpt最方便和强大：
代码：
Function y=a*(exp(-b*x)-exp(-c*x));
RowData;
x=1,2,4,6,15,24;
y=12.08,18.6,16.84,15.24,7.6,4.08;
结果：
R^2= 0.979448193393254
a 24.6180095349435
b 0.0777131341921694
c 0.926055749013901
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