通过离散点拟合出椭圆，得到椭圆参数，并在matlab里直接作图，直接使用，方便，经测试

matlab中拟合中心线的代码猫 CATS聚类算法源代码和操作指南 Jacob Ezerski /休斯敦大学张氏集团 简介：组合平均瞬态结构（CATS）是一种聚类算法，设计用于具有高度动态行为的蛋白质。 可以在原始出版物中找到有关算法和案例研究结果的详细说明：聚类过程需要几个步骤，以将原始轨迹数据减少到聚类中。 与其他聚类算法一样，必须使用聚类坐标（RMSD，Rg，Etc ..）。 通过使用显示高斯分布的坐标，CATS与许多标准算法不同。 任何包含高斯样分布的坐标集都可以用于CATS中的聚类，但是此处包含的代码和本手册的其余部分是使用蛋白质二面角Phi和Psi角度制定的。 程序： 将MD轨迹还原为二面坐标：第一步是从原始轨迹生成二面坐标数据文件。 这可以通过几种不同的方法完成，但是输出格式必须在目标蛋白中每个残基的列中包含phi和psi二面角坐标。 坐标文件的每一行都必须与轨迹中的一帧相对应。 例如：如果您希望使用1000帧的轨迹分析20个残基的蛋白质，则数据文件将包含1000行40列（以空格分隔）。 我们包含了一个TCL脚本，用于使用名为“ getdihedrals.tcl”的VMD

这是一个拟3D的CSGO，我觉得还可以。

MATLAB中用BP神经网络拟合函数f = exp(-1.9*(u+ 0.5))*sin(10*u)

最小二乘法的直线回归方程拟合工具，方便易用，带简单绘图功能

网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数 网上搜集的最小二乘法曲线拟合演示程序，和对任意若干点进行曲线拟合，可选择拟合多项式次数

使用idl实现了envi的sli光谱比对拟合，自动匹配到sli库中最接近的光谱曲线名称，

y=sinx的CMAC拟合源程序代码以及结果图示

1.前言 循环神经网络让神经网络有了记忆, 对于序列型的数据,循环神经网络能达到更好的效果.接着我将实战分析手写数字的 RNN分类 2.导入模块、定义超参数 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(1) TIME_STEP = 10 INPUT_SIZE = 1 LR = 0.02 3.数据准备且打印拟合目标 我们要用到的数据就是这样的一些数据, 用 sin 的曲线预测出 cos 的曲线，也即用sin拟合cos steps =

由 Ankur Kumar 星期三创建； 2018 年 1 月 3 日版本：1.0 鲁尔凯拉国家技术研究所Roukela, 奥迪萨 - 769008, 印度地球与大气科学系电子邮件：ankurk017@gmail.com 416AS2025@nitrkl.ac.in 功能： 可以使用图形处理选项绘制散点图以及 1 次多项式拟合。这个函数给出基础统计，即 BIAS，相关系数， 两个变量的标准偏差，均方根误差并写在图表上。 如果你不想统计绘图，然后您可以更改函数本身的格式。 句法： 散点([2,3,6,4,7],[1,2,5,10,89]) 散点([2,3,6,4,7],[1,2,5,10,89],20) 输入： 第一个和第二个输入应该是散点图的数据， 你想绘制。 第一个变量将绘制在 X 轴上第二个变量将绘制在 Y 轴上。 如果要指定marker size的大小，写下它的size 就像