曲线拟合GUI-拟合.rar 输入x、y以及拟合阶数，可以算出各个点所对应的值；以及把拟合曲线的表达式显示出来。

主要介绍了Apache Commons Math3探索之多项式曲线拟合实现代码，小编觉得挺不错的，这里分享给大家，供需要的朋友参考。

MATLAB用拟合出的代码绘图自述文件 这组GAUSS代码可计算由真实商业周期（RBC）模型生成的脉冲响应函数，并由W. Yao，T。Kam和F.Vahid（2016）在论文中论及VAR和VARMA模型，结构VAR（MA）模型”。 .gss文件是在Windows操作系统上的GAUSS9中开发的。 .m文件可在Matlab中执行。 内容 irf_true.gss计算纸方程（2）中的VARMA系数，即使用参数从RBC模型的对数线性化解中可观察变量$ n_t $和$ \ Delta ln Y_t $的真实最终形式VARMA表示然后，通过施加标量组件模型（SCM）结构，找出表1中给出的最简单的VARMA（1,1）结构。 代码的最后一部分计算$ n_t $和$ \ Delta ln Y_t $对两个结构性冲击$ z_t $和$ d_t $的真实脉冲响应（图1中的实线）。 irf_ci_var200.gss生成图1。它使用来自RBC模型的真实VARMA DGP（在存档中保存为Simulation.txt）的200条观测值的样本路径，然后拟合有限滞后VAR模型并计算对结构冲击的冲激响应使用Blanc

本次修改了一下，初始化a=0， 如果你的应用能有确定的a和d，初始化的时候最好设置一下，拟合的数组，最好能排序一下。

用于求解非线性方程组的牛顿法和拟牛顿法的python源代码示例

最小二乘法拟合圆公式推导及matlab实现，具体推导步骤，matlab程序源代码

方便大家使用的最小二乘法曲线拟合的Matlab程序-最小二乘法曲线拟合程序.rar 非常方便用户使用,直接按提示操作即可;这里我演示一个例子: 请以向量的形式输入x,y. x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便下面的计算. polytool()是交互式函数,在图形上方[Degree]框中输入阶数,右击左下角的[Export]输出图形 回车打开polytool交互式界面 回车继续进行拟合     输入多项式拟合的阶数   m = 4 Warning: Polynomial is not unique; degree >= number of data points. > In polyfit at 72   In zxecf at 64       输出多项式的各项系数          a = 0.0200000000000001          a = -0.2000000000000008          a = 0.7000000000000022          a = 0.0000000000000000          a = 2.4799999999999973       输出多项式的有关信息 S         R: [4x5 double]        df: 0     normr: 2.3915e-015 Warning: Zero degrees of freedom implies infinite error bounds. > In polyval at 104   In polyconf at 92   In zxecf at 69          观测数据     拟合数据        x         y       yh     1.0000    3.0000    3.0000     2.0000    4.0000    4.0000      3     5     5     4.0000    6.0000    6.0000       剩余平方和            Q = 0.000000         标准误差        Sigma = 0.000000         相关指数           RR = 1.000000 请输入你所需要拟合的数据点，若没有请按回车键结束程序.     输入插值点             x0 = 3     输出插值点拟合函数值   y0 = 5.0000 >> 结果： untitled.fig Figure88.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序 untitled2.fig Figure89.jpg 最小二乘法曲线拟合的程序

使用Delphi7的拟合曲线demo程序，在Delphi7下可编译使用，其他版本未测试。。。

使用fortran的最小二乘拟合,X1,X2,X3为参数，Y为对应行值

Matlab代码讲解辅导可从MTfit / docs /中的源代码使用sphinx或使用build_docs.py构建该文档，网址为： 该文档包括MTfit及其使用方法的教程和说明。 请注意，此代码按原样提供，并且不能保证该代码将以所需的方式执行。 在开发人员的空闲时间进行其他开发和支持。 限制：仅用于非商业用途此代码受知识产权保护，仅可用于教学和非商业资助的学术研究目的。 商业用途的应用程序应向斯伦贝谢或剑桥大学提出。 安装MTfit MTfit在PyPI上可用，可以使用以下方法安装： >>点安装MTfit 或者，可以克隆此存储库，然后只需调用以下命令即可安装软件包： >>python setup.py install MTfit依赖于numpy和scipy，对于MATLAB -v7.3支持也需要h5py。 集群支持将通过github上的pyqsub自动安装。MPI支持需要根据有效的MPI发行版构建的mpi4py。 要从源代码编译时构建C扩展，您将需要cython和相关的C编译器 ！ 已知错误-使用MPI和非常大的非零MT结果运行会导致错误：mpi4py SystemError：负大