最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小

可以方便地进行矩阵的分解，求解线性方程组，以及进行多项式操作等。在输入矩阵时可 以直接输入数学表达式包括复数，例如可以直接输入sin(i+1)^2，而不同提前计算具体数值 。可以直接输入pi。使用说明在压缩包里。 当然也可以把该矩阵计算器当成普通的数学表达式计算器使用，包括复数的运算。在输入 数学表达式后点击“行列式的值”便可以计算出表达式的结果。 如果只是矩阵的简单操作，使用该计矩阵算器还是比较划算的。虽然matlab的功能要强大 出许多倍，但毕竟占用的资源更多。 希望对大家有用！

最小二乘法函数拟合。结合一个题目演示了如何自编代码实现用多项式函数和指数函数作为基函数来实现最小二乘拟合，函数文件独立，便于移植，便于推广，题目附有解答，题目来自西工大数值计算方法作业。采用MATLAB实现。

基于Labview的最小二乘法程序设计初学者，望指教

本人编写的堆排序及堆的插入删除等操作演示，用的是java swing，详情可以查看 http://blog.csdn.net/cdnight/article/details/11714005 假如您对堆排序不是很熟悉，可以查看 http://blog.csdn.net/cdnight/article/details/11650983

机器人运动学参数辨识算法中最小二乘算法的矩阵推导的

该程序是自适应控制中例子的matlab实现。由两部分组成分别是RELS函数部分和主函数部分。适合学习编写程序实现增广最小二乘法的朋友。

动力电池内阻最小二乘辨识算法研究，戴海峰，张晓龙，动力电池的性能状态对电动汽车整车性能及安全有至关重要的作用，而电池的内阻是电池性能状态的重要表征参数。本文研究了一种基于

本程序是用C#来解决d森林，找出最小分离集S。

贾努斯厅 一个Janus客户端库，提供了简单的界面来创建最小完成的会议视频室。 这是从Janus演示示例代码中采用的，但是它是无JQuery的和React / Vue友好的。 安装 $ npm install janus-room 基本用法 import Room from 'janus-room'; ... var options = { server: server, // required // Event handlers onLocalJoin: onLocalJoin, onRemoteJoin: onRemoteJoin, onRemoteUnjoin: onRemoteUnjoin, onMessage: onMessage, onError: onError, } var room = new Room(options); room.init(