c++ 非线性函数拟合 代码

当然，我可以帮你提供一个简单的C++代码来进行非线性函数拟合。以下是一个使用最小二乘法进行拟合的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

// 定义非线性函数
double nonlinearFunc(double x, double a, double b, double c)
{
    return a * std::pow(x, 2) + b * x + c;
}

// 定义最小二乘法拟合函数
void nonlinearFit(const std::vector<double>& xData, const std::vector<double>& yData,
                  double& a, double& b, double& c)
{
    int n = xData.size();
    double sumX = 0.0, sumX2 = 0.0, sumX3 = 0.0, sumX4 = 0.0;
    double sumY = 0.0, sumXY = 0.0, sumX2Y = 0.0;

    for (int i = 0; i < n; ++i)
    {
        double x = xData[i];
        double y = yData[i];
        double x2 = std::pow(x, 2);
        double x3 = std::pow(x, 3);
        double x4 = std::pow(x, 4);

        sumX += x;
        sumX2 += x2;
        sumX3 += x3;
        sumX4 += x4;
        sumY += y;
        sumXY += x * y;
        sumX2Y += x2 * y;
    }

    double denominator = n * sumX4 - std::pow(sumX2, 2);
    a = (sumX2Y * sumX2 - sumXY * sumX3) / denominator;
    b = (n * sumXY - sumX * sumX2Y) / denominator;
    c = (sumY - a * sumX2 - b * sumX) / n;
}

int main()
{
    std::vector<double> xData = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
    std::vector<double> yData = {2.1, 4.9, 8.2, 16.5, 32.4};

    double a, b, c;
    nonlinearFit(xData, yData, a, b, c);

    std::cout << "拟合结果：" << std::endl;
    std::cout << "a = " << a << ", b = " << b << ", c = " << c << std::endl;

    return 0;
}

这段代码中，我们首先定义了一个非线性函数`nonlinearFunc`，该函数接受参数`x`、`a`、`b`和`c`，返回`a * x^2 + b * x + c`的计算结果。

然后，我们实现了一个最小二乘法的拟合函数`nonlinearFit`，该函数接受两个vector作为输入，分别是x轴和y轴的数据点。函数内部使用最小二乘法的公式计算出拟合曲线的系数`a`、`b`和`c`。

在`main`函数中，我们定义了一组示例数据，然后调用`nonlinearFit`进行拟合，最后输出拟合结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际问题中可能需要根据具体情况进行修改和优化。希望对你有所帮助！如果有任何疑问，请随时提问。