最佳答案
在科學研究跟工程利用中，常常須要對數據停止二次函數擬合，以摸索變量之間的關係。Matlab作為一種功能富強的數學軟件，供給了便捷的二次函數擬合東西。本文將介紹在Matlab中實現二次函數擬合的步調與技能。
一、總結 二次函數擬合重要利用最小二乘法，經由過程找到最佳擬合係數，使得現實數據點與二次曲線之間的殘差平方跟最小。
二、具體描述
- 籌備數據：起首，須要籌備好用於擬合的數據，平日包含自變量跟因變量兩組數據。比方：
xpath = [x1, x2, x3, ..., xn];
ypred = [y1, y2, y3, ..., yn];
-
利用polyfit函數：Matlab中的
polyfit函數可能便利地停止多項式擬合，經由過程設定多項式的階數來履行二次函數擬合。
coeff = polyfit(xpath, ypred, 2);
其中，2表示擬合多項式的階數為2，即二次函數。
3. 掉掉落擬合方程：coeff向量將前去三個係數，按多項式從高到低的次序為：a*x^2 + b*x + c。可能經由過程以下方法獲取：
a = coeff(1);
b = coeff(2);
c = coeff(3);
-
繪製擬合曲線：利用
polyval函數跟掉掉落的係數，可能打算擬合曲線的值，並用plot函數繪製。
yfit = polyval(coeff, xpath);
plot(xpath, yfit, 'r', xpath, ypred, 'o');
legend('擬合曲線', '原始數據點');
- 評價擬合後果：可能經由過程打算擬合曲線與原始數據之間的相幹係數、決定係數等統計量來評價擬合後果。
三、總結 經由過程以上步調，我們可能在Matlab中輕鬆地實現二次函數擬合。記取，抉擇合適的數據點跟正確的擬合方法對掉掉落正確的擬剖析果至關重要。