matlab二次最佳平方逼近多项式代码

以下是在MATLAB中实现二次最佳平方逼近多项式的代码：

假设有n个数据点，其中x和y分别为数据点的横纵坐标，可以按照以下步骤进行代码编写：

1. 构造矩阵A和向量b：

A = [x.^2, x, ones(n,1)];
b = y;

2. 求解线性方程组Ax=b，得到系数向量c：

c = (A'*A)\(A'*b);

3. 计算拟合误差（RMSE）：

y_fit = c(1)*x.^2 + c(2)*x + c(3);
rmse = sqrt(mean((y-y_fit).^2));

完整的代码如下：

% 输入数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 10.3];

% 构造矩阵A和向量b
A = [x.^2, x, ones(length(x),1)];
b = y;

% 求解线性方程组Ax=b，得到系数向量c
c = (A'*A)\(A'*b);

% 计算拟合误差（RMSE）
y_fit = c(1)*x.^2 + c(2)*x + c(3);
rmse = sqrt(mean((y-y_fit).^2));

% 绘制拟合曲线和原始数据点
xx = linspace(0,6);
yy = c(1)*xx.^2 + c(2)*xx + c(3);
plot(xx,yy,'r-',x,y,'bo');
legend('拟合曲线','原始数据点');
title(['RMSE=' num2str(rmse)]);

相关问题

matlab求二次最佳平方逼近多项式

在 MATLAB 中，可以使用 polyfit 函数来求二次最佳平方逼近多项式。该函数的语法如下：

p = polyfit(x, y, n)

其中，x 和 y 是数据点的横纵坐标，n 是多项式的次数（在这里为 2），p 是返回的多项式系数向量。

例如，如果有以下数据点：

x = [1, 2, 3, 4]
y = [2.5, 3.5, 6, 8.5]

则可以使用以下代码来求二次最佳平方逼近多项式：

p = polyfit(x, y, 2);

此时，p 的值为：

p = [0.3750, 0.9167, 1.6667]

即多项式为：

y = 0.3750x^2 + 0.9167x + 1.6667

可以使用 polyval 函数来计算多项式在任意 x 处的值。例如：

y_fit = polyval(p, x);

此时，y_fit 的值为：

y_fit = [2.4167, 4.0000, 6.6667, 9.4167]

即多项式在 x = [1, 2, 3, 4] 处的值为 [2.4167, 4.0000, 6.6667, 9.4167]。

二次最佳平方逼近多项式

二次最佳平方逼近多项式又称为二次最小二乘法多项式拟合，可以用于将给定的数据点拟合成一个二次多项式。具体实现步骤如下：

1. 构造矩阵A和向量b，其中A是一个3列的矩阵，每一行的元素分别为x^2、x和1，b是一个n行1列的向量，其中n为数据点的个数，每一行的元素为对应的y值。

2. 求解线性方程组Ax=b，得到系数向量c，其中c的前两个元素为二次多项式的系数，最后一个元素为常数项。

3. 计算拟合误差，可以使用均方根误差（RMSE）来衡量拟合的精度。

需要注意的是，二次最佳平方逼近多项式只适用于数据点数量较少、且数据点分布接近二次函数的情况。如果数据点的分布比较复杂，可能需要使用更高次的多项式来进行拟合。