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)距离的乘积最小。
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。
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。
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