使用最小二乘法实现计算与预测男孩女孩身高模型： 男孩身高模型： a0+a1x1+a2x2=y1 女孩身高模型： b0+b1x1+b2x2=y2

最小二乘法是一种拟合数据的方法，可以用于求解线性回归模型。在本题中，我们需要使用最小二乘法来拟合男孩和女孩身高的线性回归模型。

首先，我们需要收集一些男孩和女孩身高的数据，包括身高（y）、年龄（x1）和体重（x2）。我们可以将这些数据表示为一个矩阵X和一个向量y：

X = [[1, x11, x12], [1, x21, x22], ..., [1, xn1, xn2]]

y = [y1, y2, ..., yn]

其中，每一行表示一个样本，第一列是1表示截距项，第二列是年龄，第三列是体重。

然后，我们需要求解系数向量a和b，使得男孩和女孩身高的预测值尽可能接近真实值。系数向量a和b可以通过以下公式计算：

a = (XTX)-1XTy

b = (XTX)-1XTy

其中，XT是X的转置，(XTX)-1是XTX的逆矩阵。这个公式可以通过矩阵运算库进行计算。

最后，我们可以使用系数向量a和b来预测一个新样本的男孩和女孩身高。对于一个新样本，我们可以将其表示为一个向量x，然后使用以下公式进行预测：

男孩身高预测值：y1 = a0 + a1x1 + a2x2

女孩身高预测值：y2 = b0 + b1x1 + b2x2

需要注意的是，最小二乘法假设样本之间是独立的，且误差服从正态分布。如果这些假设不成立，最小二乘法可能无法得到良好的结果。