如何在C语言中实现非线性最小二乘法来进行参数估计？请结合代码实例说明其应用。

非线性最小二乘法是一种强大的数值方法，用于估计非线性模型中的参数，使得模型预测值和实际观测数据之间的误差平方和达到最小。这种方法在工程、科学和经济学等领域有着广泛的应用。为了帮助你理解和掌握如何在C语言中实现非线性最小二乘法，可以参考以下的代码实例和解释：

参考资源链接：[C语言实现非线性最小二乘法求解过程与代码示例](https://wenku.csdn.net/doc/5a3evck2eg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要理解非线性最小二乘法的基本原理，这涉及到数值计算和迭代优化。在C语言中，你可以通过定义函数来表示非线性模型，并使用迭代算法来调整模型参数，直到误差拟合达到满意水平。

例如，如果我们有一个非线性模型 y = a * exp(b * x)，我们需要估计参数 a 和 b。以下是一个简单的C语言代码示例，展示了如何实现非线性最小二乘法的过程：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 定义模型函数
double model(double x, double a, double b) {
    return a * exp(b * x);
}

// 定义误差函数
double error(double a, double b, double x, double y) {
    return y - model(x, a, b);
}

// 迭代优化过程
void nonlinear_least_squares(double *x_data, double *y_data, int n, double *a, double *b) {
    // 这里可以使用梯度下降法或其他优化算法来迭代更新a和b的值
    // 直到误差函数的值足够小或达到预设的迭代次数
}

int main() {
    // 假设我们有一些观测数据
    double x_data[] = { ... }; // x值数组
    double y_data[] = { ... }; // y值数组
    int n = sizeof(x_data)/sizeof(x_data[0]); // 数据点的数量

    double a = 1.0; // 初始估计值
    double b = 1.0; // 初始估计值

    // 调用非线性最小二乘法函数
    nonlinear_least_squares(x_data, y_data, n, &a, &b);

    // 输出结果
    printf(

参考资源链接：[C语言实现非线性最小二乘法求解过程与代码示例](https://wenku.csdn.net/doc/5a3evck2eg?spm=1055.2569.3001.10343)