MATLAB曲线拟合：药物给药方案与电阻温度拟合实例

本资源是一份MATLAB曲线拟合的讲解PPT，主要关注如何利用数学软件进行药物给药方案的数学建模和拟合。在课程中，首先介绍了实验的目的，即通过数学软件解决拟合问题，包括直观理解拟合的基本概念和理论，以及实际应用。 在实验内容部分，两个具体的例子被用来阐述拟合的基本原理。第一个例子是热敏电阻数据的拟合，通过已知温度与电阻的关系，学习如何设定待定系数a和b来预测600°C时的电阻值。第二个例子则是药物浓度随时间变化的问题，通过一室模型快速静脉注射的数据，要求找到血药浓度c(t)随时间变化的规律，并在半对数坐标系中绘制图形。 接着，讲解了曲线拟合问题的定义，即寻找一个函数y=f(x)，使其在某个准则下尽可能接近给定的n个数据点。这里强调了拟合与插值的区别，前者旨在反映数据的整体趋势，而后者则要求函数通过所有数据点。 最后，PPT讨论了实际应用中的问题处理，如给定数据点时如何确定满足特定要求的曲线或曲面，区分了最临近插值、线性插值、样条插值等不同方法与曲线拟合的结果差异。通过这些内容的学习，参与者将能够掌握MATLAB工具在药物给药方案制定中的应用，以及如何运用拟合技术分析和预测相关物理量。整个讲解既注重理论基础，又包含实操练习，有助于提升学生的数学建模能力和软件操作技能。