1、了解插值和拟合的基本思想； 2、掌握用 matlab 软件插值和拟合的命令； 3、掌握用 matlab 软件求解线性规划、二次规划的命令

§1 插值方法 §2 曲线拟合的线性最小二乘法 §3 最小二乘优化 §4 曲线拟合与函数逼近 §5 黄河小浪底调水调沙问题

来源于实际、又广泛用于实际。 多项式插值的主要目的是用一个多项式 拟合离散点上的函数值,使得可以用该 多项式估计数据点之间的函数值。 可导出数值积分方法,有限差分近似 关注插值多项式的表达式、精度、选点 效果

第8章数据插值、函数逼近问题的计算机求解 一、插值与数据拟合 二、样条插值与数值微积分问题求解 三、由已知数据拟合数学模型 四、特殊函数及曲线绘制 五、信号分析与数字信号处理基础

北京化工大学：《数学建模》课程教学资源（PPT课件）第八章 Matlab与建模常用计算方法 第三节 插值与拟合

《数学模型与数学实验》课程书籍文献（数学建模算法大全）第09章 插值与拟合

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点。图111说明了这两种方法

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点

第一章 绪论 第二章 插值与拟合 第三章 数值积分与数值微分 第四章 非线性方程的数值解法 第五章 非线性方程的数值解法 第六章 线性方程组的直接解法 第七章 线性方程组的迭代解法

数学实验：插值拟合与最优化