Ｎｅｌｄｅｒ－Ｍｅａｄ曲线非线性拟合 法

Nelder-Mead算法，也称为单纯形算法，是一种常用的非线性优化算法。它可以用于拟合非线性曲线，其中Nelder-Mead曲线拟合是通过优化目标函数来实现的。

在Nelder-Mead算法中，我们需要定义一个目标函数，该函数将输入参数映射到所需的输出。然后，我们需要确定一个初始的参数向量，即单纯形，该向量由n+1个n维点组成。这些点将根据目标函数进行排序，并且最小化目标函数的点将被保留。接下来，我们使用单纯形算法来计算新的点，以便最小化目标函数。这个过程将一直进行，直到我们满足了停止准则。

Nelder-Mead算法可以用于拟合各种非线性曲线，例如指数曲线，对数曲线，幂函数曲线等。它的优点是易于实现和理解，但缺点是它可能会收敛到局部最小值而不是全局最小值。