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2026-07-26 18:21本頁面

　　

【正文】 dt中deviat()。}//計算基函數的函數值double fit::value(double x, int m){double result = 1。for(int i = 0。 i m。 i++){result *= x。}return result。}double* fit::equation(double **coe, double* b){double *tx = new double[n+1]。long double r, r1。int w = 。int i, j, k。//初始化初始解for(i = 0。 i = n。 i++){tx[i] = 0。}for(k = 0。 k N。 k++){r = 0。for(i = 0。 i = n。 i++){//計算誤差r1 = b[i]。for(j = 0。 j = n。 j++){r1 = coe[i][j] * tx[j]。}r1 /= coe[i][i]。r1 *= w。//取最大誤差if(fabs(r1) fabs(r)){r = r1。}tx[i] += r1。}//如果達到精度要求，則結束迭代if(fabs(r) = deviation){break。}}//返回計算結果return tx。}//計算誤差void fit::deviat(){double *funcValue = new double[m]。double sum = 0。int i, j。for(j = 0。 j m。 j++){funcValue[j] = 0。for(i = 0。 i = n。 i++){funcValue[j] += a[i] * value(x[j], i)。}sum += (y[j] funcValue[j]) * (y[j] funcValue[j])。}thisdt = sqrt(sum)。}//輸出最終擬合結果，并保存到指定文件void fit::output(){int i。//輸出各項系數cout*********擬合函數的各項系數為(按各項次數從小到大排列):*********\nendl。for(i = 0。 i = n。 i++){couta[i] \n。}cout*********均方誤差為：*********\ndtendl。}//main函數int main(){int m, n。cout*********請輸入數據點的個數：*********\n。cinm。cout*********請輸入需要進行擬合的次數：*********\n。cinn。fit express(m, n)。()。()。()。system(Pause)。return 1。}五．結果討論和分析程序運行結果：運用MATLAB繪制的擬合圖像六．小結和體會通過這次實驗，我對最小二乘法進行的曲線擬合有了更多的認識。通過幾種不同形式的計算，由運行結果可知，三次多項式的均方誤差小于二次多項式的均方誤差，二次多項式的均方誤差小于四次多項式的均方誤差，因此，三次多項式的擬合曲線相對較好。通過這個實驗我也理解到了，數值分析是一個工具學科，它教給了我們分析和解決數值計算問題的方法。使我從中得到很多關于算法的思想，從中受益匪淺。

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