用Fortran还原matlab中polyfit
时间: 2023-09-05 19:09:01 浏览: 175
下面是一个简单的Fortran程序,演示如何使用最小二乘法进行多项式拟合,实现与MATLAB的polyfit函数类似的功能:
```
program polyfit_example
implicit none
integer, parameter :: n = 10 ! 数据点数
integer :: i, j, k
real :: x(n), y(n), w(n), a(0:n), sum
integer :: deg = 2 ! 多项式拟合的阶数
! 生成一些随机数据
do i = 1, n
x(i) = i
y(i) = x(i)**2 + rand()
w(i) = 1.0
end do
! 初始化矩阵A和向量b
do i = 0, deg
do j = 0, deg
sum = 0.0
do k = 1, n
sum = sum + w(k) * x(k)**(i+j)
end do
A(i+1,j+1) = sum
end do
sum = 0.0
do k = 1, n
sum = sum + w(k) * y(k) * x(k)**i
end do
b(i+1) = sum
end do
! 解方程组Ax=b
call dgesv(deg+1, 1, A, deg+1, ipiv, b, deg+1, info)
! 输出拟合多项式的系数
write(*,*) '拟合多项式的系数为:'
do i = deg, 0, -1
write(*,*) b(i+1)
end do
contains
! 生成0到1之间的随机数
real function rand()
call random_number(rand)
rand = rand(1)
end function rand
end program polyfit_example
```
在这个例子中,我们首先生成一些随机数据,并将其存储在向量x和y中。然后,我们使用最小二乘法进行多项式拟合,拟合的阶数为2。在拟合过程中,我们构造了一个系数矩阵A和向量b,并使用dgesv函数解线性方程组Ax=b。最后,我们输出拟合多项式的系数向量b。
需要注意的是,Fortran中没有直接提供类似polyfit函数的内置函数,需要自己编写程序实现。另外,这个例子中使用了LAPACK库中的dgesv函数来求解线性方程组,需要在编译时链接LAPACK库。
阅读全文