文件名称：CurveFit.jl:简单的最小二乘和曲线拟合功能
文件大小：15KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-05 17:19:27
Julia
曲线拟合 一个实现一些曲线拟合功能的程序包。 线性最小二乘法 线性最小二乘是找到离散数据集近似值的常用技术。 给定点x[i]和y[i]的集合以及函数f_i(x)的列表，最小二乘法找到系数a[i]使得 a[1]*f_1(x) + a[2]*f_2(x) + ... + a[n]*f_n(x) 最小化与y[i]有关的误差的平方。 基本功能通过QR分解实现： A \ y ： coefs = A \ y 其中A[:,i] = f_i(x) 。 尽管通常x是单个变量，但通常来说，如果需要多个独立变量，则可以使用相同的过程，类似于： A[:,i] = f_i(x1, x2, ..., xn) 。 几种典型的情况是可能的： linear_fit(x, y)求出y[i] = a + b*x[i]系数a和b power_fit(x, y)发现coeficients a和b为y[i] = a
【文件预览】：
CurveFit.jl-master
----Project.toml(489B)
----.gitignore(48B)
----src()
--------rationalfit.jl(2KB)
--------linfit.jl(4KB)
--------nonlinfit.jl(13KB)
--------CurveFit.jl(2KB)
--------king.jl(2KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.github()
--------workflows()
----README.md(6KB)
----test()
--------runtests.jl(6KB)