用最小二乘法求拟合函数 如何应用最小二乘法进行实验曲线拟合？

如何应用最小二乘法进行实验曲线拟合？

打开excel，首先将数据绘制成线性图表，然后在图表中添加趋势线，然后选中“显示公式”以符合数据公式。最小二乘法（又称最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知数据，并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。拟合：对于给定的数据点{（Xi，Yi）}（I=0，1在固定函数类Φ中，求P（x）∈Φ，使误差平方和e^2最小，e^2=∑[P（Xi）-Yi]^2。从几何学上讲，就是求并给出一个不动点{（Xi，Yi）}（I=0，1y=P（x）。函数p（x）称为拟合函数或最小二乘解，求拟合函数p（x）的方法称为曲线拟合的最小二乘法。

如何用excel进行最小二乘法曲线拟合?怎？

选择成对的数据列，并使用“x，y散点图”制作散点图。

1. 首先，我们打开excel并输入要处理的数据。如下图所示，x轴数据在上面，y轴数据在下面。

2. 我们选择这些数据并在菜单栏中找到插入散点图。

3. 点击散点图，选择最常见的散点图，软件会根据我们的数据绘制出所需的散点图。

4. 下一步，我们将进入更重要的一步。我们右击图表上的点，弹出的菜单有“添加趋势线”选项。

5. 选择“添加趋势线”跳出下图中的小窗口。我们可以根据散点图的趋势选择并添加相应的趋势线，即回归分析类型。

求“最小二乘法”拟合曲线的原理？

最小二乘法的目的是根据N个离散点拟合曲线y=f（x），每个点到f（x）的距离的乘积最小。

如何用MATLAB最小二乘法拟合曲线？

例如，如果函数形式为y=ax^2 BX C，则MATLAB的代码形式如下：]>> y=[Y1，Y2，Y3

>> P=polyfit（x，y，2）

运行后可以得到a，B，C的大小。如果函数是一个变量的三次方程，请将polyfit括号中的数字改为3。如果它是一个变量的线性方程，只需将polyfit括号中的数字改为1。其他多项式函数等。

用最小二乘法求拟合函数 最小二乘法拟合例题 最小二乘法c语言代码

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。