GSL库非线性最小二乘法matlab

GSL库是GNU科学库的缩写，它是一个开源的数值计算库，提供了许多数学函数和算法。其中包括非线性最小二乘法的实现。

在Matlab中，也可以使用非线性最小二乘法进行拟合。Matlab提供了lsqcurvefit函数用于拟合非线性模型。该函数的基本语法为：

[x,resnorm,residual,exitflag,output] = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)

其中，fun是一个自定义的函数，用于计算模型的预测值。x0是待拟合参数的初始猜测值。xdata和ydata是已知的数据点。lb和ub是参数的下界和上界。lsqcurvefit函数会返回最优的参数值x，残差的平方和resnorm，残差residual，以及退出标志exitflag和输出信息output。

使用GSL库或Matlab的非线性最小二乘法可以根据已知的数据点进行拟合，得到最优的参数值，从而实现线性方程的拟合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [线性最小二乘拟合算法实现-附C++源码](https://blog.csdn.net/lxwyw10902/article/details/78934659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[最小二乘法] 多边定位--求解未知点坐标](https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/79901654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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