数据拟合实验报告

100%100%数据拟合实验报告实验序号;课件制作(3)日期:问题背景描述在科学研究与工程技术中，常常需要从一组测量数据出发，寻找变量x与y的函数关系的近似表达式.在数据容量不是很多的时候，可以采用直接计算的方法，求得数据的拟合结果.但是在数据容量很大的时候，如果采用直接计算，那么计算量会很大，因此有必要借助计算机进行数据拟合.由于多项式有很多比较好的性质，因此在大多数情况下，我们经常利用多项式进行数据拟合.实验目的2.1掌握利用Mathematica7进行数据拟合的基本操作.2.2通过该实验感受Mathematica的强大功能.实验所用软件及版本Mathematica7以上版本主要内容用Mathematica7软件对一组数据进行线性拟合，二次拟合，并作出了相应的拟合曲线图.实验过程记录

SUntitled-3*ln[i]：=data={{197石.3}T{25.『77.8}T{30・1『7E・25},{36.r吕0・8}r{40.「82・35}T{45.lr83.9}T{5O.r85.1}};f=Fit[data.{1rx}Tx]OuTt[2}=70.5723+0.291456xin[3]：=pd=ListFlot[dataTDisplayFunction-?■Identity];fd=Piot[匚{xT19r52}TDisplayFunctionIdentity];口问冈£5阴£27E■IIIII■■■1■■■■1■■III■■Illi■■■III口问冈£5阴£27E■IIIII■■■1■■■■1■■III■■Illi■■■III2.5阴354045.50A-{0{0=10.3627}}0978}t{09493},{0.8t9.0253}氏4337}T{0.6OUntitled-1*data={{0.1,5.1234},{0.2,5.,3057},{0.3,5.5687},{0.4.5.9378},f=Fit[data』{1,x,xA2},x]5.30€€l-1,S319€jl-S.17149jl“Out[-；=_pd=Listm,DisplayFunctioiifIden:fd=Plot[f,[x,0,1},DisplayFunctionIdentity]:Show[pd,fd,DisplayFunction->■$DisplayFunction]40V阴经典实鲨（数据拟合）.nbLocatorAutoCreatetTrue}0.0376414x$1174u40V阴经典实鲨（数据拟合）.nbLocatorAutoCreatetTrue}0.0376414x$1174u-0.037032x$1174c+0..0209295x.$1174-0.177166+2.59975x$1174-0.27304fix$1174Z-1.24667x$11743-0.0111263x$1174Manipulate[Module[{x}T{{阶次，3}.1T10f1TAppearance"Labeled"1]fI{{points,RandomReal[{-2T2}T{5r2}]}TLocatorrPiot[Fit[pointsTable[xAif[iT0_r阶;欠}]Tx]T{xr-2r2}TPlotRanget2fImagesize500TEvaluatedrTrue]Fit[points,Table[xAi,[iT0z阶次}],rx]思考与深入通过上述数据拟合的实验，我们可以很轻易的得到一组数据的拟合多项式.由于这里我们只是考虑了多项式的优越性质，进而采用多项式进行数据拟合，而没有考虑用其他的函数形式进行拟合.此课件有几个有点：1、代码开放可随时修改；2、运行方便，做数学课件易如反掌；3、可通过存为CDF格式放在网上，成为网络课件.当然，它也有使用上的难处，就是要对Mathematics要比较全面深入地了解，若