《MATLAB在数值分析中的应用》ppt，主要内容包括计算机数学语言概述、数据拟合、求解线性方程组

Worksheet）的使用4、Worksheet数据分析5、数据绘图6、曲线拟合7、其它一些功能简介

数极限的方法matlab软件中数组运算和矩阵运算的命令关于插值拟合与最优化的MATLAB的数学实验

的数值解法第4章插值法第4章函数逼近第5章曲线拟合第7章数值积分与数值微分第8章刚性方程组及其数值

数值分析实验指导书》，共安排八个实验：实验一函数插值方法实验二函数逼近与曲线拟合实验三数值积分与数

数据拟合的基本概念 数据拟合的线性模型 数据拟合的非线性模型

用插值的方法对一函数进行近似,要求所得到的 插值多项式经过已知插值节点;在n比较大的情 况下,插值多项式往往是高次多项式这也就容 易出现振荡现象(龙格现象),即虽然在插值 节点上没有误差,但在插值节点之外插值误差变 得很大,从“整体”上看,插值逼近效果将变得“很 差”。 所谓数据拟合是求一个简单的函数,例如是一个 低次多项式,不要求通过已知的这些点而是要 求在整体上“尽量好”的逼近原函数。这时,在每 个已知点上就会有误差,数据拟合就是从整体上 使误差,尽量的小一些

3.7数据拟合(最小二乘法) 实例:考察某种纤维的强度与其拉伸倍数的关系,下表 是实际测定的24个纤维样品的强度与相应的拉伸倍数 是记录:

第10章数学问题的非传统解法 一、集合论、模糊集与模糊推理 二、粗糙集理论与应用 三、人工神经网络及其在数据拟合中的应用 四、进化算法及其在最优化问题中的应用 五、小波变换及其在数据处理中的应用 六、分数阶微积分学问题求解及应用

1. 从真实的实验测量中理解微观粒子的寿命。 2. 学习如何在数据拟合中扣除偶然符合本底的贡献