最小二乘拟合

最小二乘拟合Tag内容描述：<p>1、2019/4/14,1,在科学与工程等实际问题中，其数据模型（由实验或测量所得到的一批离散数据）容易得到。,那么，能否通过处理这些数据来建立连续模型呢？从而可以对模型有更全面的认识！下面我们以一维的问题来说明，,根据寻找策略的不同，我们有插值问题和最佳平方逼近问题。,为了得到 的更多信息， 我们首先要确定一个函数空间 ，在该函数空间中寻找 的近似函数 。,插值与逼近,引言,2019/4/14,2,若要求 满足,则相应的问题称为插值问题，上述条件称为插值条件，, 插值节点；,则相应的问题称为离散型最佳平方逼近问题（最小二乘问题）。,我们。</p><p>2、本科实验报告课程名称： 数值计算方法B 实验项目： 最小二乘拟合多项式 实验地点： ZSA401 专业班级： 软件10班 学号： 2 学生姓名： 指导教师： 李志 2012年 4月 9日一方程求根一、实验内容给定数据点（xi ,yi），用最小二乘法拟合数据的多项式，并求平方误差。xi00.50.60.70.80.91.0yi11.751.962.192.442.713.002、 计算公式y=a0+a1x3、 结构程序设计#include stdafx.h#include stdio.h#include &quot。</p><p>3、2019/6/7,1,在科学与工程等实际问题中，其数据模型（由实验或测量所得到的一批离散数据）容易得到。,那么，能否通过处理这些数据来建立连续模型呢？从而可以对模型有更全面的认识！下面我们以一维的问题来说明，,根据寻找策略的不同，我们有插值问题和最佳平方逼近问题。,为了得到 的更多信息， 我们首先要确定一个函数空间 ，在该函数空间中寻找 的近似函数 。,插值与逼近,引言,2019/6/7,2,若要求 满足,则相应的问题称为插值问题，上述条件称为插值条件，, 插值节点；,则相应的问题称为离散型最佳平方逼近问题（最小二乘问题）。,我们还。</p><p>4、1,5.6 数据拟合与最小二乘法,实例：考察某种纤维的强度与其拉伸倍数的关系,下表 是实际测定的24个纤维样品的强度与相应的拉伸倍数 是记录:,2,纤维强度随拉伸 倍数增加而增加,并且24个点大致分 布在一条直线附近,-(1),3,必须找到一种度量标准来衡量什么曲线最接近所有数据点,一、最小二乘法,考虑一般的线性超定方程：,写成矩阵形式：,-(2),4,其中，,-(3),记,-(4),并称向量 为超定方程组(2)的余向量,定义：称n维向量 为线性超定方程组(2) 的最小二乘解，如果它使,达到最小值.,-(5),5,要使(5)达到最小值，即求F的最小值，因此有：,即：,6,上。</p><p>5、最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有 1.直线型 2.多项式型 3.分数函数型 4.指数函数型 5.对数线性型 6.高斯函数型 . 一般对于LS问题，通常利用反斜杠运算“”、fminsearch或优化工具箱提供的极小化函数求解。在Matlab中，曲线拟合工具箱也提供了曲线拟合的图形界面操作。在命令提示符后键入：cftool，即可根据数据，选择适当的拟合模型。 “”命令 1.假。</p>