有这样一组数据：[0 5 10 15 20 25 35 40],[0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.37 4.51]。如何用matlab求一代数多项式曲线

### 回答1：
在 Matlab 中，你可以使用函数 `polyfit` 来拟合一次函数曲线。使用方法如下：

p = polyfit(x, y, n)

其中，`x` 和 `y` 分别是指原始数据的横纵坐标，`n` 是指拟合的多项式的次数。例如，在你的数据中，你可以这样做：

x = [0 5 10 15 20 25 35 40];
y = [0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.37 4.51];
p = polyfit(x, y, 1);

这样，变量 `p` 就是一次多项式的系数，形如 `p(1)*x + p(2)`。你也可以使用函数 `polyval` 来计算多项式在指定点的值，例如：

x1 = 0:0.1:40;
y1 = polyval(p, x1);

这样，变量 `y1` 就是在 `x1` 处拟合的一次多项式的值。你可以使用函数 `plot` 来绘制这条曲线。

plot(x, y, 'o', x1, y1);

如果你想要拟合更高次的多项式曲线，可以将 `n` 参数设为更大的数值。例如，如果你想要拟合二次函数曲线，可以这样做：

p = polyfit(x, y, 2);
y1 = polyval(p, x1);
plot(x, y, 'o', x1, y1);

你也可以拟合更高次的多项式曲线，例如三次多项式，四次多项式等。

### 回答2：
要用MATLAB求得一代数多项式曲线，可以通过以下步骤实现：

1. 导入数据并创建变量：
声明两个变量x和y，分别存储给定的数据点数据。使用MATLAB内置的vec2mat函数将这两个向量转换为矩阵。

x = [0 5 10 15 20 25 35 40];
y = [0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.37 4.51];
x_matrix = vec2mat(x, length(x));
y_matrix = vec2mat(y, length(y));

2. 计算多项式拟合的系数：
使用MATLAB的polyfit函数来拟合多项式曲线。将x矩阵和y矩阵作为参数传递给polyfit函数，并指定要拟合的多项式的次数。

degree = 4; % 假设要拟合4次多项式
coefficients = polyfit(x_matrix, y_matrix, degree);

3. 计算拟合曲线的y值：
使用polyval函数使用得到的多项式系数来计算给定x值的拟合y值。

fit_x = 0:0.01:40; % 选择要计算拟合y值的x范围
fit_y = polyval(coefficients, fit_x);

4. 绘制拟合曲线：
使用MATLAB的plot函数将原始数据点和拟合曲线显示在同一张图中。

plot(x, y, 'o'); % 绘制原始数据点
hold on;
plot(fit_x, fit_y); % 绘制拟合曲线
legend('原始数据', '拟合曲线');
xlabel('x');
ylabel('y');
title('多项式拟合曲线');

通过执行上述步骤，你可以在MATLAB中求得一代数多项式曲线。

### 回答3：
要用MATLAB求一代数多项式曲线，可以使用多项式拟合函数polyfit。

首先，将给定的数据输入到MATLAB中:
x = [0 5 10 15 20 25 35 40];
y = [0 1.27 2.16 2.86 3.44 3.87 4.37 4.51];

然后，使用polyfit函数进行多项式拟合:
p = polyfit(x, y, n);

其中，n是指定的多项式拟合的次数。这里假设n=1，即拟合一次多项式。

最后，可以使用polyval函数计算拟合后的曲线上的y值，并绘制出拟合曲线:
xx = 0:0.1:40; % 生成一系列从0到40的x值
yy = polyval(p, xx); % 计算拟合曲线上的对应y值

% 绘制原始数据点和拟合曲线
plot(x, y, 'o') % 绘制原始数据点
hold on
plot(xx, yy) % 绘制拟合曲线
legend('原始数据', '拟合曲线')
xlabel('x')
ylabel('y')
title('一次多项式拟合曲线')

运行以上代码，即可得到一次多项式拟合曲线，并在图像上显示原始数据点和拟合曲线。根据需要，可以通过改变n的值来拟合更高次的多项式曲线。