matlab求二次最佳平方逼近多项式

在 MATLAB 中，可以使用 polyfit 函数来求二次最佳平方逼近多项式。该函数的语法如下：

p = polyfit(x, y, n)

其中，x 和 y 是数据点的横纵坐标，n 是多项式的次数（在这里为 2），p 是返回的多项式系数向量。

例如，如果有以下数据点：

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2.5, 3.5, 6, 8.5]

则可以使用以下代码来求二次最佳平方逼近多项式：

p = polyfit(x, y, 2);

此时，p 的值为：

p = [0.3750, 0.9167, 1.6667]

即多项式为：

y = 0.3750x^2 + 0.9167x + 1.6667

可以使用 polyval 函数来计算多项式在任意 x 处的值。例如：

y_fit = polyval(p, x);

此时，y_fit 的值为：

y_fit = [2.4167, 4.0000, 6.6667, 9.4167]

即多项式在 x = [1, 2, 3, 4] 处的值为 [2.4167, 4.0000, 6.6667, 9.4167]。