擬合函式:擬合就是把平面上一系列的點,用一條光滑的曲線連線起來。因為這條曲線有無數種可能,從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函式表示,根據這個函式的不同有不同的擬合名字,這就是擬合函式。常用的擬合方法有如最小二乘曲線擬合法等,在MATLAB中也可以用polyfit 來擬合多項式。擬合以及插值還有逼近是數值分析的三大基礎工具。通俗意義上它們的區別在於:擬合是已知點列,從整體上靠近它們;插值是已知點列並且完全經過點列;逼近是已知曲線,或者點列,透過逼近使得構造的函式無限靠近它們。擴充套件資料:擬合的方法:最小二乘法(又稱最小平方法)是一種數學最佳化技術。它透過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料,並使得這些求得的資料與實際資料之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些最佳化問題也可透過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。
擬合函式:擬合就是把平面上一系列的點,用一條光滑的曲線連線起來。因為這條曲線有無數種可能,從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函式表示,根據這個函式的不同有不同的擬合名字,這就是擬合函式。常用的擬合方法有如最小二乘曲線擬合法等,在MATLAB中也可以用polyfit 來擬合多項式。擬合以及插值還有逼近是數值分析的三大基礎工具。通俗意義上它們的區別在於:擬合是已知點列,從整體上靠近它們;插值是已知點列並且完全經過點列;逼近是已知曲線,或者點列,透過逼近使得構造的函式無限靠近它們。擴充套件資料:擬合的方法:最小二乘法(又稱最小平方法)是一種數學最佳化技術。它透過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的資料,並使得這些求得的資料與實際資料之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用於曲線擬合。其他一些最佳化問題也可透過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。