用matlab计算“用给定的多项式,如y=x3-6x2+5x-3,产生一组数据(xi,yi,i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用randn产生N(0,1)分布随机数),然后用xi和添加了随机干扰的yi作3次多项式拟合,与原系数比较.如果作2或4次多项式拟合,结果如何?”

好的，根据您的要求，以下是使用 MATLAB 进行多项式拟合的代码：

% 生成数据
x = linspace(0, 10, 20);
y = x.^3 - 6*x.^2 + 5*x - 3;
y_noise = y + randn(size(y));

% 3次多项式拟合
p3 = polyfit(x, y_noise, 3);
y_fit3 = polyval(p3, x);

% 2次多项式拟合
p2 = polyfit(x, y_noise, 2);
y_fit2 = polyval(p2, x);

% 4次多项式拟合
p4 = polyfit(x, y_noise, 4);
y_fit4 = polyval(p4, x);

% 绘制拟合结果
plot(x, y, 'ro', x, y_noise, 'b+', x, y_fit3, 'g-', x, y_fit2, 'm-', x, y_fit4, 'c-')
legend('原始数据', '添加随机干扰后的数据', '3次多项式拟合', '2次多项式拟合', '4次多项式拟合')

运行以上代码，将生成一组数据，并进行 2、3、4 次多项式拟合，并绘制拟合结果。其中，添加随机干扰使用的是 randn 函数，生成的是标准正态分布随机数。您可以根据需要自行更改。

通过对比拟合结果和原始多项式的系数，可以发现，随机干扰会对拟合结果产生影响，拟合结果与原始多项式的系数会存在一定的差异。同时，随着多项式次数的增加，拟合结果会更加接近原始多项式。

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用MATLAB编写脚本文件求多项式函数 y =x4-3x3+2x+5的根

您好，我可以回答这个问题。可以使用MATLAB中的roots函数来求解多项式函数的根。具体的脚本代码如下：

syms x
y = x^4 - 3*x^3 + 2*x + 5;
r = roots(sym2poly(y))

其中，sym2poly函数可以将符号表达式转换为多项式系数向量，roots函数可以求解多项式函数的根。执行以上代码后，可以得到多项式函数的四个根。

matlab用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用rands产生N(0,1)分布随机数)，然后用xi和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合，与原系数比较。

可以按照以下步骤实现：

1. 给定多项式 y=x^3-6x^2+5x-3，生成一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n)。

首先，设定 x 的范围和个数，生成一组 x 值。然后，计算对应的 y 值。

x = linspace(-10, 10, 50); % 生成 x 值
y = x.^3 - 6*x.^2 + 5*x - 3; % 计算对应的 y 值

2. 在 yi 上添加随机干扰。

使用 rand 函数生成均匀分布在 [0,1] 区间内的随机数，然后对 y 值加上干扰。

noise = rand(1,length(y))*2-1; % 生成随机干扰
y_noisy = y + noise; % 对 y 值添加随机干扰

3. 用 xi 和添加了随机干扰的 yi 作 3 次多项式拟合。

使用 polyfit 函数进行多项式拟合，拟合一个 3 次多项式，即用 p 存储多项式系数。

p = polyfit(x, y_noisy, 3); % 用 xi 和添加了干扰的 yi 进行 3 次多项式拟合

4. 与原系数比较。

将拟合得到的多项式系数与原系数进行比较。

p_original = [1, -6, 5, -3]; % 原多项式的系数
disp('Original polynomial:'); % 输出原多项式系数
disp(p_original);
disp('Fitted polynomial:'); % 输出拟合得到的多项式系数
disp(p);

完整代码如下：

x = linspace(-10, 10, 50); % 生成 x 值
y = x.^3 - 6*x.^2 + 5*x - 3; % 计算对应的 y 值

noise = rand(1,length(y))*2-1; % 生成随机干扰
y_noisy = y + noise; % 对 y 值添加随机干扰

p = polyfit(x, y_noisy, 3); % 用 xi 和添加了干扰的 yi 进行 3 次多项式拟合

p_original = [1, -6, 5, -3]; % 原多项式的系数
disp('Original polynomial:'); % 输出原多项式系数
disp(p_original);
disp('Fitted polynomial:'); % 输出拟合得到的多项式系数
disp(p);