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已知离散数据拟合的法方程组

MATLAB中通过一组离散数据拟合得到函数后,怎样知道y求x答：可以用求根命令root来求，设y=f(x),已知y1，则x1=root(f(x)-y1);这应该是一种简单而快捷的方式的，不过当y的表达式阶次较高时matlab的求根结果在输出和表达上表示会比较复杂～～～

如何根据一组离散点数据拟合出四次多项式曲线函数,并求曲线横坐标为1...答：1、根据一组离散点数据拟合出四次多项式曲线函数，可以用regress——线性回归函数来拟合。拟合方法：x=[。。。];y=[。。。];X=[ones(1,19) x x.^2 x.^3 x.^4];a= regress(y,X); %拟合系数拟合结果：y=a1+a2*x+a3x^2+a4x^3+a5x^4 a1=0.0043519,a2=1.6277,a3=-0.012...

数值方法有哪些答：1. 迭代法迭代法是一种通过逐步逼近来求解问题的数值方法。从一个初始估计值出发，通过重复计算来逐步逼近精确解。这种方法在求解某些数学问题时非常有效，例如求解方程的根、求解矩阵等。迭代法的核心在于选择正确的迭代公式，确保每次迭代都能更接近问题的解。2. 插值法插值法是一种根据已知离散数据点...

求离散点曲线拟合 方程答：用描点法绘制曲线，可知曲线方程大致为y=a*x^2+b*x+c(二次函数)。用最小二乘法拟合出系数，a=-0.00085087，b=0.81007，c=12.12

牛顿插值法答：是一种通过已知的离散数据点，推导出插值函数的方法。牛顿插值法的插值方法：牛顿插值法是一种插值方法，通过已知的数据点，构造一个多项式函数，使得这个函数在给定的数据点处取值。这个多项式函数可以用来估计未知数据点的值。牛顿插值法的差分公式：在牛顿插值法中，使用牛顿差分公式来计算插值多项式的系数...

什么是拟合,最小二乘法。还有哪些拟合方法答：所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}，通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别最小。国外大学有门学科叫数值分析。国内为研究生的课程。拟合的方法除了最小二乘法外，还有拉格朗日插值法、牛顿插值法、牛顿迭代法、区间二分法、弦截法...

线性拟合是什么意思?怎么用?答：线性拟合是一种通过线性方程来拟合实验数据或样本数据的方法。线性方程是指一个或多个变量的一次函数，形式可以表示为y = mx + c，其中y是被预测或拟合的变量，x是自变量，m是斜率，c是截距。线性拟合的目标是找到最佳的斜率和截距，使得拟合函数与实验数据或样本数据的差异最小化。这可以通过最小二...

微积分的历史(五),发展之泰勒公式(上)答：泰勒公式背后的逻辑始于牛顿插值法。在17、18世纪，由于天文、航海的发展，数学领域面临解决插值问题的挑战，即通过已知的离散数据求解未知数据的过程。插值法的目的是通过有限的点来近似原函数。牛顿插值法，全名为格雷戈里-牛顿公式，其几何意义是通过一系列点来拟合多项式，从而近似原函数。随着已知点的增加...

求“最小二乘法”拟合曲线的原理答：最小二乘法的核心目标在于通过n个离散的数据点，构建一条最优的拟合曲线y=F(x)。这一方法特别强调的是，每个数据点与拟合曲线之间的距离的平方和最小化。为了更好地理解这一概念，我们可以想象一下，如果我们有若干个点，这些点分布在一条曲线上。最小二乘法的目标是找到一条直线，使得所有点到这...

matlab如何将离散点拟合成曲面答：可以使用Matlab中的fit函数来将离散点拟合成曲面。具体步骤如下 1. 将离散点数据存储在一个矩阵中，例如XYZ分别表示离散点的横坐标纵坐标和高度。2. 使用fit函数进行拟合，例如使用三次多项式拟合，可以使用以下代码 f = fit([X,Y],Z,poly33);其中，poly33表示三次多项式拟合。3. 可以使用plot函数...

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