分段曲线拟合和线性最小二乘法拟合

数学分析,插值和拟合

问题的提出

插值法是利用函数在一组节点上的值， 插值法是利用函数在一组节点上的值，构造一 个插值函数来逼近已知函数， 个插值函数来逼近已知函数，并要求插值函数P(x) 与已知函数f(x)在节点处满足插值条件 P(xi)=f(xi)(i=0,1,2,...,n)。在实际应用中往往会遇到这 。 种情况：节点上的函数值并不是很精确， 种情况：节点上的函数值并不是很精确，这些函数 值是由测量或实验得来的，不可避免地带有误差， 值是由测量或实验得来的，不可避免地带有误差， 如果插值会保留这些误差，影响精度;另外若要预测 如果插值会保留这些误差，影响精度 另外若要预测 以后某点的函数值,插值的误差也会较大 插值的误差也会较大.为了尽量减 以后某点的函数值 插值的误差也会较大 为了尽量减 少这些误差的影响，从总的趋势上使偏差达到最小， 少这些误差的影响，从总的趋势上使偏差达到最小， 这就提出了曲线拟合的最小二乘法。 这就提出了曲线拟合的最小二乘法。

数学分析,插值和拟合

实例讲解

某种合成纤维的强度与其拉伸倍数有直接关系， 某种合成纤维的强度与其拉伸倍数有直接关系，下表给出 个纤维样品的强度与相应拉伸倍数的记录。 的是实际测定的24个纤维样品的

非线性曲线拟合最小二乘法

一、问题提出

设数据（xi,yi）,(i=0,1,2,3,4).由表3-1给出，表中第四行为lnyi?yi,可以看出数学模型为y?aebx,用最小二乘法确定a及b。 i 0 1.00 5.10 1.629 1 1.25 5.79 1.756 2 1.50 6.53 1.876 3 1.75 7.45 2.008 4 2.00 8.46 2.135 xi yi yi 二、理论基础

根据最小二乘拟合的定义:在函数的最佳平方逼近中f(x)?C[a,b]，如果f(x)只在一组离散点集{xi,i=0,1,…,m}，上给定，这就是科学实验中经常见到的实验数据{（xi,yi）, i=0,1,…,m}的曲线拟合，这里yi?f(xi)，i=0,1,…,m,要求一个函数y?S*(x)与所给数据{（xi,yi）,i=0,1,…,m}拟合，若记误差

?i?S*(xi)?yi,i=0,1,…,m,??(?0,?1,?，?m)T,设?0(x),?1(x),?,?n(x)是C[a,b]上线性无关函数族，在??span{?0(x),?1(x),?,?n(x)}中找一函数S*(x)，使误差平方和

?这里

22?????[S(xi)?yi]?min2i*

数学与软件科学学院 实验报告 学期：××××至××××第×学期 ×××× 年 ×× 月 ×× 日 课程名称:___计算机数值方法___ 专业: ×× ××级××班 实验编号：03 实验项目 曲线拟合的最小二乘法 指导教师 ：张莉 姓名： 学号： 实验成绩：

一、实验目的及要求

实验目的：熟练掌握最小二乘原理；掌握曲线拟合的最小二乘算法。 实验要求：用一次、二次多项式拟合数据；用一般的经验函数取拟合数据。

二、实验内容

(1) 给出数据如下,分别用一次、二次多项式拟合这些数据，并给出最小平方误差，画出拟合函数图像。 xi yi

-1.00 0.22 -0.50 0.80 0.00 2.00 0.25 2.5 0.75 3.8 (2) 对下列数据用最小二乘法求形如函数图像。 xi yi 0.70 0.99 0.50 1.21 0.25 2.57 的经验公式，画出拟合

0.75 4.23 三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页) 1: 实验分析 2：算法流程图 3：程序 4

3.1 曲线拟合的线性最小二乘法及其MATLAB程序

例3.1．1 给出一组数据点(xi,yi)列入表3-1中，试用线性最小二乘法求拟合曲线，并估计其误差，作出拟合曲线.

表3-1 例3.1.1的一组数据(xi,yi)

xi yi -2.5 -1.7 -1.1 -0.8 0 0.1 1.5 2.7 3.6 -192.9 -85.50 -36.15 -26.52 -9.10 -8.43 -13.12 6.50 68.04 解 （1）在MATLAB工作窗口输入程序

>> x=[-2.5 -1.7 -1.1 -0.8 0 0.1 1.5 2.7 3.6];

y=[-192.9 -85.50 -36.15 -26.52 -9.10 -8.43 -13.12 6.50 68.04];

plot(x,y,'r*'),

legend('实验数据(xi,yi)') xlabel('x'), ylabel('y'),

title('例3.1.1的数据点(xi,yi)的散点图') 运行后屏幕显示数据的散点图（略）.

（3）编写下列MATLAB程序计算f(x)

3.1 曲线拟合的线性最小二乘法及其MATLAB程序

例3.1．1 给出一组数据点(xi,yi)列入表3-1中，试用线性最小二乘法求拟合曲线，并估计其误差，作出拟合曲线.

表3-1 例3.1.1的一组数据(xi,yi)

xi yi -2.5 -1.7 -1.1 -0.8 0 0.1 1.5 2.7 3.6 -192.9 -85.50 -36.15 -26.52 -9.10 -8.43 -13.12 6.50 68.04 解 （1）在MATLAB工作窗口输入程序

>> x=[-2.5 -1.7 -1.1 -0.8 0 0.1 1.5 2.7 3.6];

y=[-192.9 -85.50 -36.15 -26.52 -9.10 -8.43 -13.12 6.50 68.04];

plot(x,y,'r*'),

legend('实验数据(xi,yi)') xlabel('x'), ylabel('y'),

title('例3.1.1的数据点(xi,yi)的散点图') 运行后屏幕显示数据的散点图（略）.

（3）编写下列MATLAB程序计算f(x)

3.1 曲线拟合的线性最小二乘法及其MATLAB程序

例3.1．1 给出一组数据点(xi,yi)列入表3-1中，试用线性最小二乘法求拟合曲线，并估计其误差，作出拟合曲线.

表3-1 例3.1.1的一组数据(xi,yi)

xi yi -2.5 -1.7 -1.1 -0.8 0 0.1 1.5 2.7 3.6 -192.9 -85.50 -36.15 -26.52 -9.10 -8.43 -13.12 6.50 68.04 解 （1）在MATLAB工作窗口输入程序

>> x=[-2.5 -1.7 -1.1 -0.8 0 0.1 1.5 2.7 3.6];

y=[-192.9 -85.50 -36.15 -26.52 -9.10 -8.43 -13.12 6.50 68.04];

plot(x,y,'r*'),

legend('实验数据(xi,yi)') xlabel('x'), ylabel('y'),

title('例3.1.1的数据点(xi,yi)的散点图') 运行后屏幕显示数据的散点图（略）.

（3）编写下列MATLAB程序计算f(x)

数值计算方法课件

第9章 最小二乘法与曲线拟合

最小二乘法是一个非常有用的数学方法 ， 它的直接 最小二乘法是一个非常有用的数学方法，应用是求矛盾线性方程组的最小二乘解.在工程中， 应用是求矛盾线性方程组的最小二乘解.在工程中， 它可用来求经验公式，对实验数据进行曲线拟合; 它可用来求经验公式，对实验数据进行曲线拟合;在 统计学中，它可用来求最小二乘估计，多元回归等; 统计学中，它可用来求最小二乘估计，多元回归等; 另外，在数值分析领域，它可用来进行误差分析。 另外，在数值分析领域，它可用来进行误差分析。

可以说 ，随着我们将来知识的增多 ， 最小二乘法的 可以说， 随着我们将来知识的增多，应用领域将愈来愈大。 正是由于这个原因， 应用领域将愈来愈大 。 正是由于这个原因 ， 我们把 这个词出现在章标题中。 这个词出现在章标题中。

数值计算方法课件

9.1 问题的提出

为了让大家对最小二乘法适用的实际问题有一个感性认识， 我们首先设想一个简单的工程问题： 性认识 ， 我们首先设想一个简单的工程问题 ： 如何 尽可能准确地测算出一个弹簧的长度与所受到的外 界的拉力之间的函数关系。 界的拉力之间的函数关系。

我们知道，在弹性限度以内 ， 弹簧的长度的改变量 我

最小二乘法拟合曲线,高斯消元法解线性方程组及MATLAB代码

2013年11月23日

05:43

一、拟合曲线：

一组测试数据arrX[dimension]

arrY[dimension]

求多项式

n小于dimension

从一组给定的数据出发，在某个函数类Φ中寻求一个“最好”的函数来拟合这组数据

二、方程组求解原理

高斯消元法

最小二乘法拟合曲线,高斯消元法解线性方程组及MATLAB代码

Others Page 2

最小二乘法拟合曲线,高斯消元法解线性方程组及MATLAB代码

Others Page 3

最小二乘法拟合曲线,高斯消元法解线性方程组及MATLAB代码

三、

最小二乘法原理

publicstaticdouble[] MultiLine(double[] arrX, double[] arrY, intlength, int

最小二乘法拟合曲线,高斯消元法解线性方程组及MATLAB代码

publicstaticdouble[] MultiLine(double[] arrX, double[] arrY, intlength, intdimension)//二元多次线性方程拟合曲线

{

intn= dimension+ 1; //dimension次方程需要求dimens

最小二乘法求直线拟合是在大学物理实验数据处理中常见的一种方法,在实验数据比较多的情况下,利用最小二乘法公式求线性参数和相关系数运算量大,费时费力。提出用Excel软件中的LINEST函数进行数据处理的方法及优点。

■匪L NE T函数在最小二乘法求直线拟合中的应用 l S王岱(水师范学院物理与信息科学学院，天甘肃天水摘要：最小二乘法求直线拟合是在大学物理实验数据处理中常见的一种方法，实验数据比较多的情况下，用最在利 小二乘法公式求线性参数和相关系数运算量大，时费力。费提出用Ex e软件中的L NE T￣数进行数据处理的方法及优点。 cl I S 关键词：最小二乘法直线拟合 UNE T函数应用 S

7 10 ) 4 0 1

∑XY∑X一∑y∑X ..— —

∑x∑ y n∑x — v

.

( i一∑X) n∑x 和 Y

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(;‘n∑x∑x)一

()进一步可得x 7, .

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的相关系 : 数：一二 ! () 8

三兰

:

、∑ x∑/) y E i)/ (一 x‘ i Y。。 n (—/ n最小二乘法求直线拟合的原理在大学物理实验中，有不少直接从实验的数据求某种物理规律的经验方程即函数关系的问题，此类问题称为方程的回归问题。方

基于最小二乘法的状态估计理论及实验仿真分析

北方民族大学

学士学位论文

析

论文题目: 基于最小二乘法的状态估计理论及实验仿真分

院(部)名 称: 信息与计算科学学院 学 生 姓 名: 专 业: 学 号: 指导教师姓名: 论文提交时间: 论文答辩时间: （不填） 学位授予时间: （不填）