拟合 —数学建模与系统仿真 主讲:王晓峰 E-mail:xfwang8280126.com
拟 合 ——数学建模与系统仿真 主讲：王晓峰 E-mail:xfwang828@126.com
、拟合 1拟合问题引例 2拟合的基本原理
2.拟合的基本原理 1. 拟合问题引例 一、拟 合
拟合问题引例1 已知热敏电阻数据:温度tO20.532751.070957 电阻R(g2) 7658268739421032 求60C时的电阻R 1100 + 1000 设R=a+b 900 a,b为待定系数 800 700 20 40 60 80 100
拟 合 问 题 引 例 1 温度t(0C) 20.5 32.7 51.0 73.0 95.7 电阻R() 765 826 873 942 1032 已知热敏电阻数据： 求600C时的电阻R。 20 40 60 80 100 700 800 900 1000 1100 设 R=at+b a,b为待定系数
拟合问题引例2 已知一室模型a静脉注射下的血药浓度数据(t=0注射300mg t(h)0.250.11523468 c(ug/m)192118.15153614101289932745524301 求血药浓度随时间的变化视律c(t) 作半对数坐标系emgy下的图形 MATLAB(aal) 10 kt coe 10 C,k为待定系数 10 0 8
拟 合 问 题 引 例 2 t (h) 0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8 c (g/ml) 19.21 18.15 15.36 14.10 12.89 9.32 7.45 5.24 3.01 已知一室模型a静脉注射下的血药浓度数据(t=0注射300mg) 求血药浓度随时间的变化规律c(t). 作半对数坐标系(semilogy)下的图形 c k为待定系数 c t c e kt , ( ) 0 − = 0 2 4 6 8 100 101 102 MATLAB(aa1)
曲线拟合问题的提法 已知一组(二维)数据,即平面上n个点(xpy)i=1,,n, 寻求一个函数(曲线)y=f(x),使f(x)在某种准则下与所有数 据点最为接近,即曲线拟合得最好。 4+ (x2y;) y=f(x) 8为点(x1y与曲线y=f(x)的距离
曲线拟合问题的提法 已知一组（二维）数据，即平面上 n个点（xi ,yi ) i=1,…n, 寻求一个函数（曲线）y=f(x), 使 f(x) 在某种准则下与所有数 据点最为接近，即曲线拟合得最好。 + + + + + + + + + x y y=f(x) (xi ,yi ) i i 为点（xi ,yi ) 与曲线 y=f(x) 的距离