Advertisement

最小二乘法用于函数拟合,特别是多项式和指数函数。这些方法通常在MATLAB中使用,并涉及数值计算方法的作业。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过一个具体的问题的演示,阐明了如何自主编写代码,以多项式函数和指数函数作为基函数,从而完成最小二乘拟合。该代码具有独立的文件结构,这使得其易于迁移和扩展应用。所提供的题目包含详细的解答,并且这些题目来源于西工大数值计算方法课程作业。为了实现这一功能,我们使用了MATLAB编程环境。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本作业探讨了利用MATLAB实现最小二乘法于多项式及指数函数拟合的应用,旨在通过数值计算方法优化模型参数估计。 本段落演示了如何使用自编代码实现用多项式函数和指数函数作为基函数进行最小二乘拟合的方法,并且该方法通过独立的函数文件形式呈现,便于移植与推广。题目及解答来源于西北工业大学数值计算方法课程作业。整个过程采用MATLAB编程语言完成。
  • Python实现
    优质
    本简介介绍如何在Python中使用最小二乘法进行数据的多项式拟合,并提供具体的编程示例和代码说明。适合数据分析与科学计算的学习者参考实践。 Python可以使用最小二乘法来实现多项式拟合函数。这种方法通过最小化误差的平方和来找到数据的最佳函数匹配。在Python中,可以利用numpy.polyfit()或者scipy.optimize.least_squares等库中的方法来进行具体的实现操作。这些工具提供了简便的方式来处理复杂的数学计算问题,使得用户能够快速地对给定的数据集进行多项式拟合分析。
  • ——分析视角
    优质
    本文从数值分析的角度探讨了最小二乘法在多项式拟合问题中的应用,详细介绍了其原理及实现方法,并通过实例展示了该方法的有效性。 在MATLAB编程环境中,可以使用法方程组来实现四次多项式的最小二乘拟合。参考《数值分析》(梅立泉)一书第176页的5.1部分的内容进行操作。该方法通过求解线性方程组的方式找到最佳拟合曲线参数,从而达到对给定数据集的最佳逼近效果。
  • 与高斯牛顿
    优质
    本文探讨了最小二乘法及高斯-牛顿算法在非线性函数拟合中的应用原理和步骤,通过对比分析其优缺点,为实际问题求解提供有效策略。 使用最小二乘法拟合一个指数函数和一个抛物线可以成功运行并得到结果,同样可以用高斯-牛顿法实现。
  • MATLAB工具.zip
    优质
    本资源提供了一款用于执行最小二乘法进行曲线拟合的MATLAB工具包。用户可以利用该工具高效地对数据点进行多项式或其他类型的函数拟合,以寻求最佳近似模型。 本段落介绍了如何使用最小二乘法进行函数拟合,并通过一个题目展示了如何利用多项式函数和指数函数作为基函数来实现这一过程。文中提供的代码是独立的MATLAB文件,方便移植和推广。该题目的解答也一并给出,题目来源于西北工业大学数值计算方法课程作业。
  • Matlab使ode45求解微分
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB中的ode45函数高效地解决常微分方程问题,并详细解释了该函数的工作原理和适用场景。 讲解MATLAB中的ode45函数非常有帮助且易于理解。
  • MATLABsumsize使-MATLABsumsize使.doc
    优质
    本文档详细介绍了MATLAB中的两个重要函数——sum与size的使用方法。通过实例讲解了如何利用这些函数进行数组操作,帮助读者掌握高效的数据处理技巧。适合初学者及编程爱好者参考学习。 Matlab函数sum与size的用法 ### sum 函数解释: **功能:** 求数组元素的总和。 **使用方法:** - **B = sum(A)** 返回数组A不同维数上的总和。 - 如果A是一个向量,`sum` 返回所有元素的总和。 - 如果A是一个矩阵, `sum` 把每一列看作一个向量,并返回包含每列所有元素总和的一个行向量。对于多维数组,该函数沿第一维度计算并返回结果。 - **B = sum(A,dim)** 使用指定标量dim沿着A的每个维度进行求和操作。 - 当`dim=1`时, 求每一列的总和;当`dim=2`时,则是行向量上的每行元素之和,以此类推。 **数据类型支持:** - **B = sum(A)** 在双精度下执行加法操作并返回double类型的数值结果。即使输入数组A的数据类型为single或integer,输出结果依然为double。 - **B = sum(A,native)** 使用原生数据类型进行计算,即如果输入是`single`, 输出也为 `single`; 如果输入是`int8`,`uint8`, 等等,则返回相应类型的数值。 **备注:** 求矩阵X的迹(对角线元素之和)可以用B = sum(diag(X))实现。 ### 应用举例: 三阶幻方为: ```matlab M = magic(3) ``` 输出结果是: ``` 8 1 6 3 5 7 4 9 2 ``` 因为每一列元素总和相等,所以`sum(M)`的结果也是每行的总和。如果想求出每一行的总和,则可以使用矩阵转置或者指定dim参数的方式。 ```matlab % 转置后计算: sum(M) % 使用 dim 参数: sum(M,2) ``` 输出结果均为: ``` 15 15 15 ``` ### size 函数解释: - **d = size(A)** 返回矩阵A的行数和列数,并保存在变量`d`中。 ```matlab x=[2]; size(x); % 输出为 [1, 1] y=[2,3]; size(y); % 输出为 [1, 2] ``` - **[m,n] = size(A)** 返回矩阵A的行数和列数,分别保存在变量`m`和`n`中。 ```matlab [m,n]=size([5,6]); % m=1 n=2 ``` - **dim参数使用:** - `m=size(rand(3),1)` 返回随机矩阵的第一维(行)的长度,输出为3; - `m=size(rand(3,4),2)` 则返回第二维度(列)的数量,即4。 - 多维数组: ```matlab xx=[1,2; 3,4]; [d1,d2]=size(xx); % 输出 d1=2 d2=2 ``` 对于更高维度的矩阵,可以类似地使用`[d1,d2,...] = size(A)`来获取各维度的大小。
  • 使Python(OLS)进行
    优质
    本文介绍了利用Python编程语言中的普通最小二乘法(OLS)来进行数据的多项式拟合的具体方法和步骤。通过这种方法可以有效地分析复杂的数据模式,为数据分析提供强有力的工具支持。 今天为大家分享如何使用Python中的普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法。这种方法具有很高的参考价值,希望能对大家有所帮助。让我们一起来看看吧。
  • Matlab椭圆代码-EllipseFit
    优质
    本资源提供了一段用于在MATLAB环境中实现最小二乘法椭圆拟合功能的源代码。EllipseFit函数适用于数据点集,以准确估计最佳拟合椭圆参数,广泛应用于图像处理和数据分析领域。 在MATLAB中实现椭圆拟合的最小二乘法方法涉及到对几种不同的理论和技术进行编码比较。这些技术旨在通过有效且鲁棒的方法解决基于最小二乘准则的一般圆锥截面拟合中的问题。 以下是五种椭圆拟合方法或函数代码: 1. 最小二乘法一般圆锥拟合(funcEllipseFit_nlinfit): 使用MATLAB的nlinfit函数进行一般圆锥拟合,并根据给定点集返回一个适合的椭圆、抛物线或者双曲线。该过程计算并提供相应的圆锥系数。 2. 最小二乘法准则下的Ohad Gal椭圆拟合法(funcEllipseFit_OGal): 此方法利用最小二乘准则进行椭圆拟合,并通过返回结构体的形式来说明拟合的状态和几何参数。如果成功,函数会将状态设为0并提供具体的几何参数;若失败,则根据情况设置状态为抛物线或双曲线。 3. 最小二乘法约束下的圆锥拟合法(funcEllipseFit_RBrown): 这种方法基于书签不变性或者欧几里得不变性的约束条件下,通过最小化点到椭圆的正交距离平方和来实现椭圆拟合。采用非线性优化技术进行求解。 以上方法旨在提供多种途径解决在实际应用中遇到的数据集上的椭圆拟合问题,并且可以通过MATLAB代码比较它们的效果与性能差异。
  • MATLAB定位
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现最小二乘法定位算法的方法和步骤,详细解析了相关函数的应用技巧及优化策略。 在使用MATLAB进行最小二乘法定位时,至少需要三个锚节点。