在matlab中用最小二乘法求解ABCDE

x0=[12345678];y0=[1.121.983.013.975.116.136.998.05];p=polyfit(x0,y0,1);y=poly2str(p,'x')a=p(1)b=p(2)

F=@(p,x)p(1)*x(:,1).^2+p(2)*x(:,1).*x(:,2)+p(3)*x(:,2).^2+p(4);%离散数据点x=[6.324606.93791.13727.08751.4

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

用polyfit函数,（用来多项式拟合的,是用最小二乘法）举个例子x=[90919293949596];z=[70122144152174196202];a=polyfit(x,z,1)结果：a=1.

两个命令就可以polyfitpolyval查下帮助

x=[-2.573\x09-2.159\x09-1.741\x09-1.403\x09-1.029\x09-0.699];y=[0.640\x090.844\x091.081\x091.227\x09

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

太难了!

clc%原数据节点x=[0.511.522.53];y=[1.752.453.814.888.6];plot(x,y,'*');holdon;%求最小二乘意义下拟合多项式的系数n=3;%待拟合多项式的

经拟合得到1.337727485,.3902072783e-13,-.3855617205e-26代码：x=[416*10^(-9)460*10^(-9)532*10^(-9)540*10^(-9)5

A'A要满秩才求逆解方程啊,所以不一定A'AX=A'b恒有解的.不过考虑到一般实际用到最小二乘很多事实验数据拟合,所以基本上A'A都是满秩的

你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit使用方法是：lsqcurvefit（fun,a0,x,y)其中fun为函数原型a0为最优化的初始值x,y为原始输入输出数据向量

如果u,v,是未知,那么根本就用不了最小二乘法,如果u,v,是已知的话可以用,r1-r9数据经过矩阵变换后可以直接用线性回归就参数再问：感谢你的回答，是我弄错了，u,v已知，不过这两个方程式二元三次的

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

给我邮箱发邮件,我给你传过去

你程序里的28行是这个吗text(10000,150.0,['chi2='num2str(chi2(nod))'~1'int2str(freedom(nod))])看不出来有没有空格啊text(100

我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2008年10月26~11月

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

我看到很多人在这里问的三维数据了.你说的“圆拟合”在三维空间里指球拟合吗?如果你确定这样的话,把数据贴上来然后我写程序.或者你稍微具体说一下你想怎么拟合我们可以讨论下.再问：对，就是把几组三维的数据拟