本篇文章介绍了在C++中实现多项式拟合的方法和技术。通过使用数值算法库和线性代数工具，可以高效地求解最小二乘问题，并应用于数据建模与预测。
#ifndef FUNCTION_H_
#define FUNCTION_H_
#include
#include
#include polyfit.h
#include
using namespace std;
class dxs {
public:
dxs();
void dfine();
void show();
void select_main(int k, float **p, int m);
void gaosi();
void answer();
~dxs();
private:
int n;
int m;
float *x;
float *y;
float **u;
};
dxs::dxs() {
ifstream fin(多项式拟合.txt);
fin >> n;
x = new float[n];
y = new float[n];
for (int i = 0; i < n; ++i) {
fin >> x[i];
}
for(int i=0;i>y[i];
}
cout << 输入拟合多项式的次数： ;
int nn;
cin >> nn;
m = nn + 1;
u = new float*[m];
for (int i = 0; i < m; ++i) {
u[i] = new float[m+1];
}
}
void dxs::dfine() {
for(int i=0;i fabs(d)){
d= *(*(p+i)+k);
l=i;
}
}
if(d==0){
cout<<错误;
}else{
if(k!=l){
for (int j = k; j < m + 1; ++j) {
double t=*(*(p+l)+j);
*(*(p+l)+j)=*(*(p+k)+j);
*(*(p+k)+j)=t;
}
}
}
}
void dxs::gaosi(){
for(int k=0;k= 0 ;--i) {
float a=0;
for(int j=i+1;j
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本简介介绍了一种使用MATLAB实现的最小二乘法进行多项式曲线拟合的程序。该方法能够有效估计数据点间的函数关系，广泛应用于科学与工程领域中数据分析和建模。
这是我的毕业设计项目，已经得到了老师和同学们的认可，并且程序使用起来也很方便。
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勒让德多项式拟合是一种数学方法，利用勒让德多项式作为基函数对数据进行最佳逼近，广泛应用于物理、工程及数据分析领域。
使用勒让德多项式拟合函数可以调节多项式的阶数。
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本文介绍了如何在C语言编程环境中实现最小二乘法进行多项式数据拟合的技术和方法，包括算法原理及代码示例。
使用C语言实现多项式的拟合，并采用最小二乘法进行计算。数据精度要求达到e-13的数量级，拟合循环的最大次数设定为50次。与之相比，Matlab的默认精度是e-9。
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可以先使用cftool尝试不同的拟合阶数，观察误差情况，然后结合该程序获得最终的拟合公式。
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本简介探讨如何在MATLAB中利用内置函数进行正交多项式拟合，涵盖从数据准备到结果分析的全过程，适用于科研与工程领域的数据分析需求。
正交多项式拟合次数为m，默认使用拉盖尔多项式。
5星
