求“最小二乘法”擬合曲線的原理？最小二乘法的目的是根據N個離散點擬合曲線y=f（x），每個點到f（x）距離的乘積最小。如何用MATLAB最小二乘法擬合曲線？例如，如果函數(shù)形式為y=ax^2 BX C，

求“最小二乘法”擬合曲線的原理？

最小二乘法的目的是根據N個離散點擬合曲線y=f（x），每個點到f（x）距離的乘積最小。

如何用MATLAB最小二乘法擬合曲線？

例如，如果函數(shù)形式為y=ax^2 BX C，則MATLAB的代碼形式如下：]>> y=[Y1，Y2，Y3

>> P=polyfit（x，y，2）

運行后可以得到a，B，C的大小。如果函數(shù)是一個變量的三次方程，請將polyfit括號中的數(shù)字改為3。如果它是一個變量的線性方程，只需將polyfit括號中的數(shù)字改為1。其他多項式函數(shù)等。

如何應用最小二乘法進行實驗曲線擬合？

打開excel，首先將數(shù)據繪制成線性圖表，然后在圖表中添加趨勢線，然后選中“顯示公式”以符合數(shù)據公式。最小二乘法（又稱最小二乘法）是一種數(shù)學優(yōu)化技術。它通過最小化誤差平方和來尋找數(shù)據的最佳函數(shù)匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知數(shù)據，并且得到的數(shù)據與實際數(shù)據之間的誤差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲線擬合。其他優(yōu)化問題也可以用最小化能量或最大熵來表示。擬合：對于給定的數(shù)據點{（Xi，Yi）}（I=0，1在固定函數(shù)類Φ中，求P（x）∈Φ，使誤差平方和e^2最小，e^2=∑[P（Xi）-Yi]^2。從幾何學上講，就是求并給出一個不動點{（Xi，Yi）}（I=0，1y=P（x）。函數(shù)p（x）稱為擬合函數(shù)或最小二乘解，求擬合函數(shù)p（x）的方法稱為曲線擬合的最小二乘法。