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1，怎樣用Matlab進(jìn)行高斯方程擬合

關(guān)于MATLAB曲線擬合，我寫了一系列的經(jīng)驗，為了相互統(tǒng)一，采用下面的數(shù)據(jù)：x=[00.30000.60000.90001.20001.50001.80002.10002.40002.70003.0000]y=[2.00002.37803.94407.346013.232022.250035.048052.274074.5760102.6020137.0000]由函數(shù)y=4*x^3+3*x^2+2產(chǎn)生。

怎樣用Matlab進(jìn)行高斯方程擬合

2，高手指點什么叫做高斯擬合以及適用于什么場合

忘記了···#24

高斯擬合(Gaussian Fitting)即使用形如： Gi(x)=Ai*exp((x-Bi)^2/Ci^2) 的高斯函數(shù)對數(shù)據(jù)點集進(jìn)行函數(shù)逼近的擬合方法。其實可以跟多項式擬合類比起來，不同的是多項式擬合是用冪函數(shù)系，而高斯擬合是用高斯函數(shù)系。使用高斯函數(shù)來進(jìn)行擬合，優(yōu)點在于計算積分十分簡單快捷。這一點在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，特別是計算化學(xué)。著名的化學(xué)軟件Gaussian98 就是建立在高斯基函數(shù)擬合的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的。高斯擬合算法運用到定量分析模型中是可行的，該方法不僅簡化了模型參數(shù)，而且提高了模型的可解釋性

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3，高斯求合的公式是什么

適用于等差數(shù)列：(首項+末項)*項數(shù)/2=數(shù)列和例題：1+2+3+4+5……+99+1001就是首項，100就是末項，一共有100個項數(shù)1+2+3+...+100 =(1+100)*100/2 =101*100/2 =10100/2 =5050 另外：末項＝首項+（項數(shù)-1）*公差項數(shù)＝（末項－首項）/公差+1 首項＝末項－（項數(shù)-1）*公差

適用于等差數(shù)列：(首項+末項)*項數(shù)/2=數(shù)列和例題：1+2+3+4+5……+99+1001就是首項,100就是末項,一共有100個項數(shù)1+2+3+...+100 =(1+100)*100/2 =101*100/2 =10100/2 =5050 另外：末項＝首項+（項數(shù)-1）*公差項數(shù)＝（末項－首項）/公差+1 首項＝末項－（項數(shù)-1）*公差

高斯公式又叫高斯定理(或散度定理）：矢量穿過任意閉合曲面的通量等于矢量的散度對閉合面所包圍的體積的積分它給出了閉曲面積分和相應(yīng)體積分的積分變換關(guān)系，是矢量分析中的重要恒等式。是研究場的重要公式之一。公式為： ∮f·ds=∫▽·fdv ▽是哈密頓算符 f、s為矢量高斯定理在物理學(xué)研究方面，應(yīng)用非常廣泛。

高斯求合的公式是什么

4，什么是高斯擬合

高斯擬合(Gaussian Fitting)即使用形如： Gi(x)=Ai*exp((x-Bi)^2/Ci^2) 的高斯函數(shù)對數(shù)據(jù)點集進(jìn)行函數(shù)逼近的擬合方法。其實可以跟多項式擬合類比起來，不同的是多項式擬合是用冪函數(shù)系，而高斯擬合是用高斯函數(shù)系。使用高斯函數(shù)來進(jìn)行擬合，優(yōu)點在于計算積分十分簡單快捷。這一點在很多領(lǐng)域都有應(yīng)用，特別是計算化學(xué)。著名的化學(xué)軟件Gaussian98 就是建立在高斯基函數(shù)擬合的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的。具體算法樓主可以去幾大論壇上問問?，F(xiàn)在沒時間了。bbs.matwav.comhttp://www.simwe.com/forum/archiver/tid-551606.html

chi^2:卡方分布卡方分布是統(tǒng)計學(xué)中的一種機率分布?？ǚ椒植伎梢杂脕頊y試隨機變量之間是否相互獨立，也可用來檢測統(tǒng)計模型是否符合實際要求。r^2:相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計學(xué)中用來衡量兩組變量之間的線性關(guān)系強度，范圍在0-1之間，越接近1說明關(guān)系越強。chi^2和r^2代表擬合程度好壞，前者越小越好，后者越大越好，你這擬合的情況很好。y0...四個是高斯方程中的參數(shù)（常數(shù)），之后第一列為擬合出來的數(shù)值，有了這個，你的高斯方程即可得出，第二列正負(fù)值什么的是第一列擬合值的誤差，繪圖時可作誤差棒。，嗯，越小越好。