利用最小二乘法对弹丸阻力系数、升力系数、滚转阻尼系数进行拟合，C语言代码，包括参数的设置

以下是利用最小二乘法对弹丸阻力系数、升力系数、滚转阻尼系数进行拟合的C语言代码，包括参数的设置：

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

#define N 10 // 样本点数 
#define M 3 // 参数个数 

double x[N][M] = { // 样本数据 
    {1.0, 0.2, 0.5},
    {1.0, 0.3, 0.4},
    {1.0, 0.4, 0.3},
    {1.0, 0.5, 0.2},
    {1.0, 0.6, 0.1},
    {1.0, 0.7, 0.2},
    {1.0, 0.8, 0.3},
    {1.0, 0.9, 0.4},
    {1.0, 1.0, 0.5},
    {1.0, 1.1, 0.6}
};

double y[N] = { // 目标数据 
    0.1,
    0.2,
    0.3,
    0.4,
    0.5,
    0.4,
    0.3,
    0.2,
    0.1,
    0.0
};

double theta[M] = {0.0}; // 待求参数 

void gradientDescent(double alpha, int maxIter) { // 梯度下降法 
    double temp[M] = {0.0};
    double h = 0.0;
    int i, j, k;
    for (i = 0; i < maxIter; i++) {
        for (j = 0; j < M; j++) {
            h = 0.0;
            for (k = 0; k < N; k++) {
                h += (theta[0] * x[k][0] + theta[1] * x[k][1] + theta[2] * x[k][2] - y[k]) * x[k][j];
            }
            temp[j] = theta[j] - alpha * (1.0 / N) * h;
        }
        for (j = 0; j < M; j++) {
            theta[j] = temp[j];
        }
    }
}

int main() {
    int i;
    double alpha = 0.01; // 学习率 
    int maxIter = 10000; // 最大迭代次数 
    gradientDescent(alpha, maxIter);
    printf("The parameters of the model:\n");
    for (i = 0; i < M; i++) {
        printf("theta[%d] = %lf\n", i, theta[i]);
    }
    return 0;
}

在上述代码中，我们采用了梯度下降法来求解最小二乘问题。具体来说，我们先定义了样本数据和目标数据，然后通过梯度下降法求解待求参数，最后输出参数的值。

需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据实际情况来设置样本数据和目标数据，以及学习率和最大迭代次数。