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shemit
- 线性拟合和二次拟合函数 pdg正交多项式作最小二乘拟合
duoxiangshi
- 基于最小二乘原理的正交多项式拟PDF格式
leastsquaresprocedure090513
- 最小二乘法实现m个方程的最高n次多项式的拟合。-least-squares procedure
hpir
- 本程序用C++语言编写了最小二乘曲线拟合的程序，在VC2008环境中运行成功，并给出了一个实例。 // 输入 - X[n]、y[n] 拟合次数（几次的多项式） // 输出 - out[n]（拟合后的节点值） dt[0]-累计平方误差 dt[1]-累计绝对误差 dt[2]-最大误差 // 输入 - X[n]、y[n] 拟合次数（几次的多项式） // 输出 - out[n]（拟合后的节点值） dt[0]-累计平方误差 dt[1]-累计绝对误差 dt[2]-最大误差-this is a
Orthogonal-polynomial-curve-fitting
- 正交多项式最小二乘曲线拟合c语言程序代码-Orthogonal polynomial least squares curve fitting
hanshuubijin
- 用切比雪夫多项式逼近已知函数 用勒让德多项式逼近已知函数 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 求已知函数的最佳平方逼近多项式 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 离散周期数据点的傅立叶逼近 用自适应分段线性法逼近已知函数 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 离散试验数据点的多项式曲线拟合 离散试验数据点的线性最小二乘拟合 离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合 -By using Chebyshev poly
numerical-analysis
- 用正交多项式做小二乘曲线拟合， 针对给定数据的煤自燃监测数据中煤温与 之间的非线性关系，用正交多项式做最小二乘曲线拟合。数值分析-Orthogonal polynomials with small squares curve fitting to do, for a given data monitoring data in the coal spontaneous combustion of coal and the nonlinear relationship between tempera
20131209matlab
- 观察最小二乘多项式的数值不稳定现象 勒让德多项式 条件数-Observed numerical instabilities least squares polynomial
PolyFit
- Delphi 多点曲线光滑拟和，实现1次多项式最小二乘、2次多项式最小二乘，最终显示实验值、a+bx+cx^2拟合、ae^(b/x)拟合值，以控制台窗口方式显示出运算结果。-Delphi smooth curve fitting and more, the realization of a polynomial least squares, two polynomial least squares, finally shows the experimental value, a+ bx+ cx
testlinfit01
- Qt5下，采用QCustomplot控件绘制曲线，采用最小二乘算法拟合曲线，进行线性拟合，多项式拟合和指数拟合-Under Qt5, using QCustomplot control plotted using least-squares curve fitting algorithms, linear fit, polynomial fitting and exponential fitting
expression-functions
- 切比雪夫 用切比雪夫多项式逼近已知函数 勒让德 用勒让德多项式逼近已知函数 帕德 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式 方舟子 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 事实上的部队 离散周期数据点的傅立叶逼近 SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数 SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合 LZXEC 离散
llsf
- 常用的一些函数的拟合算法，包括多项式、指数、对数和幂函数等；可以设置截距、权重，不依赖第三方库，跨平台运行。(Commonly used function fitting algorithms, including polynomials, exponents, logarithms and power functions; intercepts can be set, weight, independent of third-party libraries, cross-platform op
main
- 最小二乘算法拟合多项式，最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。(Least square algorithm fitting polynomial)
MLS
- MLS（移动最小二乘） 1.拟合函数的建立不同。这种方法建立拟合函数不是采用传统的多项式或其他函数，而是通过系数向量和基函数来决定在某个x处的值。 2.引入紧支的概念，认为在x处的值y只受到x附近子域内的节点的影响。这个子域称作是x的影响区域，影响区域外的节点对x处的取值没有影响。影响区域内的每个节点对x处的取值的影响是不一样的。所以需要一个权函数来定义每个节点的影响。(MLS (Moving Least Squares) July 25, 2018 15:42:20 blank_downdo