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3节 零件图纸的数据处理 ◼ 非圆曲线的数学处理 弦线逼近法 圆弧逼近法 ◼ 列表曲线的数学处理 插值 拟合 光顺 ◼ 曲面的数学处理 数控铣削空间曲面的方法 曲面数学处理的主要内容 第4节 数控铣削加工工艺处理 ◼ 选择并确定数控铣削加工部位及工序内容 ◼ 零件图的工艺性分析 ◼ 零件毛坯的工艺性分析 毛坯的加工余量是否充分，批量生产时的 毛坏余量是否稳定 分析毛坯在安装定位方面的适应性 分析毛坯的余量大小及均匀性 ◼ 加工顺序的安排 ◼ 加工路线的确定 ◼ 加工参数的确定 第5节 数控铣削加工程序编制

研究对象：求解高等数学、线性代数、工程实践中相关数学模型的数值方法. 主要内容：误差理论，插值与曲线拟合，线性方程组的数值解法，非线性方程的迭代解法，数值积分和数值微分，常微分方程初值问题的数值解法，矩阵特征值问题的数值计算等． 1.1 数值分析的内容与特点 1.2 误 差及有效数字 1.3 数值运算的误差估计 1.4 数值计算的注意事项

一、非圆曲线的数学处理 1 弦线逼近法 2 圆弧逼近法 二、列表曲线的数学处理 1 插值 2 拟合 3 光顺 三、曲面的数学处理 1 数控铣削空间曲面的方法 2 曲面数学处理的主要内容

通过本课程的学习，学生初步学会用Matlab软件做数值计算、解优化模型、解图论问题；初步理解并上机操练下列数值计算方法：方程求解、迭代法、微分方程求解、插值法、曲线拟合、回归分析、计算机模拟、线性规划与非线性规划、图论中的最小生成树和最短路径；初步学会用数学建模的方法解决一些实际问题

本书介绍常用的数值计算方法，内容包括：函数插值、最小二乘拟合、非线性方程求解、线性方程组解法、数值积分和微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值问题等.本书例题丰富，形式多样，并有C语言和Mathematica语言的例题和习题

本书介绍常用的数值计算方法，内容包括：函数插值、最小二乘拟合、非线性方程求解、线性方程组解法、数值积分和微分、常微分方程数值解法、矩阵的特征值问题等.本书例题丰富，形式多样，并有C语言和Mathematica语言的例题和习题

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算