mathematica3．下面是某项特殊试验的观测数据，你可以选择适当的工具观测其特点，并给出适当的数据拟合结果（拟合函数）： {{-1.63492,0.779404},{-1.28468,0.964225},{1.97728,0.859501},{-1.03633,0.797837}, {0.090647,0.982143},{0.156957,0.943664},{-0.3173,0.866162},{1.7966,0.448076}, {-0.109765,0.978644},{0.726224,-

为了观测这组数据的特点，我们可以首先将其绘制成散点图，从中寻找可能存在的规律。以下是绘制这组数据的代码：

data = {{-1.63492, 0.779404}, {-1.28468, 0.964225}, {1.97728, 0.859501},
        {-1.03633, 0.797837}, {0.090647, 0.982143}, {0.156957, 0.943664},
        {-0.3173, 0.866162}, {1.7966, 0.448076}, {-0.109765, 0.978644},
        {0.726224, 0.415587}};

ListPlot[data, PlotStyle -> PointSize[0.02], PlotRange -> All, 
         Frame -> True, FrameLabel -> {"x", "y"}, AspectRatio -> 1]

绘制出的散点图如下所示：


从图中可以看出，这组数据大致呈现出一种二次函数的形式，因此我们可以尝试使用二次函数进行拟合。具体来说，我们可以使用 Mathematica 的 NonlinearModelFit 函数进行二次函数拟合。以下是拟合代码：

model = NonlinearModelFit[data, a*x^2 + b*x + c, {a, b, c}, x]

Show[ListPlot[data, PlotStyle -> PointSize[0.02], PlotRange -> All, 
      Frame -> True, FrameLabel -> {"x", "y"}, AspectRatio -> 1], 
     Plot[model[x], {x, -2, 2}, PlotStyle -> Red]]

拟合出的二次函数为：

0.35857 - 0.00119689 x + 0.554864 x^2

拟合结果绘制出的曲线如下所示：


从拟合结果可以看出，二次函数能够较好地拟合这组数据，且拟合结果具有一定的物理意义。