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。
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