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1，指數函數的擬合

先把點的y坐標求一下log，變成一個線性函數的擬合問題，然后再用最小二乘法。

指數函數的擬合

2，什么是擬合呢

擬合　　所謂擬合是指已知某函數的若干離散函數值{f1,f2,…,fn}，通過調整該函數中若干待定系數f(λ1, λ2,…,λn), 使得該函數與已知點集的差別(最小二乘意義)最小。如果待定函數是線性，就叫線性擬合或者線性回歸(主要在統計中)，否則叫作非線性擬合或者非線性回歸。表達式也可以是分段函數，這種情況下叫作樣條擬合。　　

什么是擬合呢

3，請問什么是擬合函數

擬合函數：擬合就是把平面上一系列的點，用一條光滑的曲線連接起來。因為這條曲線有無數種可能，從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函數表示，根據這個函數的不同有不同的擬合名字，這就是擬合函數。常用的擬合方法有如最小二乘曲線擬合法等，在MATLAB中也可以用polyfit 來擬合多項式。擬合以及插值還有逼近是數值分析的三大基礎工具。通俗意義上它們的區別在于：擬合是已知點列，從整體上靠近它們；插值是已知點列并且完全經過點列；逼近是已知曲線，或者點列，通過逼近使得構造的函數無限靠近它們。擴展資料：擬合的方法：最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合。其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。參考資料來源：搜狗百科-擬合

擬合函數是用于曲線擬合的函數。如果您知道y和x有關，但不知道是什么關系，只能通過實驗得到一組數據，如x=x1時y=y1，x=x2時y=y2，...這里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是實驗結果，您就可以在直角坐標系中畫出各點，描點可得兩者的關系曲線。根據曲線的形狀您可以選擇一個函數，如果類似于直線那就簡單了，如果是彎曲的可以選擇y是x的多項式函數，如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等，也可以是其他形式的函數類型，然后利用最小二乘法或其他擬合方法求出系數a,b,c,d等，即可得到y和x的關系，這個過程就是曲線擬合，這個函數就是擬合函數。由于實驗有誤差，選擇的函數也不一定就很合適，擬合出來的函數一般難以準確通過各點，但可以離各點盡量近，從而近似地表示y和x的關系。擴展資料：MATLAB做曲線擬合可以通過內建函數或者曲線擬合工具箱(Curve Fitting Toolbox)。這個工具箱集成了用MATLAB建立的圖形用戶界面(GUIs)和M文件函數。利用這個工具箱可以進行參數擬合(當想找出回歸系數以及他們背后的物理意義的時候就可以采用參數擬合)。或者通過采用平滑樣條或者其他各種插值方法進行非參數擬合(當回歸系數不具有物理意義并且不在意他們的時候，就采用非參數擬合方法)。利用這個界面，可以快速地在簡單易用的環境中實現許多基本的曲線擬合。多項式函數擬合a=polyfit(xdata,ydata,n)其中n表示多項式的最高階數，xdata，ydata為將要擬合的數據，它是用數組的方式輸入．輸出參數a為擬合多項式的系數 ,相對應的次數為由高到低。多項式在x處的值y可用下面程序計算。y=polyval(a,x)有了x和y就可以把擬合的圖形畫出來，并且同時與原圖對比plot(xdata,ydata,x,y)一般的曲線擬合p=curvefit(Fun,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函數Fun(p,data)的M函數文件，p0表示函數的初值．curvefit()命令的求解問題形式是若要求解點x處的函數值可用程序f=Fun(p,x)計算。例如已知函數形式，并且已知數據點要確定四個未知參數a，b，c，d．使用curvefit命令，數據輸入；初值輸；并且建立函數的M文件（Fun．m）參考資料來源：搜狗百科-曲線擬合

形象的說，擬合就是把平面上一系列的點，用一條光滑的曲線連接起來。因為這條曲線有無數種可能，從而有各種擬合方法。擬合的曲線一般可以用函數表示，根據這個函數的不同有不同的擬合名字。常用的擬合方法有如最小二乘曲線擬合法等，在MATLAB中也可以用polyfit 來擬合多項式。擬合以及插值還有逼近是數值分析的三大基礎工具，通俗意義上它們的區別在于：擬合是已知點列，從整體上靠近它們；插值是已知點列并且完全經過點列；逼近是已知曲線，或者點列，通過逼近使得構造的函數無限靠近它們。擴展資料MATLAB做曲線擬合可以通過內建函數或者曲線擬合工具箱(Curve Fitting Toolbox)。這個工具箱集成了用MATLAB建立的圖形用戶界面(GUIs)和M文件函數。利用這個工具箱可以進行參數擬合(當想找出回歸系數以及他們背后的物理意義的時候就可以采用參數擬合)，或者通過采用平滑樣條或者其他各種插值方法進行非參數擬合(當回歸系數不具有物理意義并且不在意他們的時候，就采用非參數擬合方法)。利用這個界面，可以快速地在簡單易用的環境中實現許多基本的曲線擬合。改善擬合結果很多因素會對曲線擬合產生影響，導致擬合效果又好有壞，這里僅從一些角度出發探討有可能改善擬合質量。1、模型的選擇:這是最主要的一個因素，試著用各種不同的模型對數據進行擬合比較;2、數據預處理:在擬合前對數據進行預處理也很有用，這包括對響應數據進行變換以及剔除Infs、NaNs，以及有明顯錯誤的點。3、合理的擬合應該具有處理出現奇異而使得預測趨于無窮大的時候的能力。4、知道越多的系數的估計信息，擬合越容易收斂。5、將數據分解為幾個子集，對不同的子集采用不同的曲線擬合。6、復雜的問題最好通過進化的方式解決，即一個間題的少量獨立變量先解決。低階問題的解通常通過近似映射作為高階問題解的起始點。參考資料來源：搜狗百科-擬合

請問什么是擬合函數