曲线拟合算法研究.doc

摘 要：在科学研究和数学实验中，曲线拟合算法是确定模拟函数的常用方法。本文通过最小二乘的误差指标来进行曲线拟合：已知一组实验数据，根据数据点与估计点的误差平方和的最小值来确定函数系数，从而确定函数。从科学研究到日常生活，曲线拟合算法都有着广泛的应用。本文介绍了最小二乘法的原理与推导过程，并且用C语言实现曲线拟合，最后结合相关实例进行分析总结，得出结论。 

关键词：数值分析，曲线拟合，最小二乘法，C语言

目录

摘要

Abstract

1 引言 4

2 曲线拟合算法 5

2.1方法简介 5 

2.2最小二乘法 5

2.3函数模型的确定5

2.4数学推导过程 6

2.5函数模型的线性化7

2.6 Matlab实现 7

3 运用C语言实现最小二乘法曲线拟合 8

3.1设计思路 8

3.2设计流程图 9

  3.3最小二乘法的C语言源代码 9

4 曲线拟合算法在生产生活中的应用 12

4.1 问题背景探索 12

4.2 实际问题分析 12

4.3 运行结果 13

结论  14

参考文献 15

致谢  16