0，最小二乘法：又稱最小平方法，是一種數學優化技術，通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配，利用最小二乘法可以簡便的求得位置的資料，並使得這些求得的資料和實際的資料之間的誤差的平方和為最小。最小二乘法還可以用於曲線擬合。其他一些優化問題也可以通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。
選擇最佳擬合曲線的標準：為總的擬合誤差最小：最小二乘法的原則是以殘差平方和最小確定直線位置，用最小二乘法除了計算比較方便外，得到的估計量還具有優良的特性。這種方法對異常值非常敏感。
最常用的這是普通最小二乘法：所選擇的回歸模型應該使所有觀察值的殘差平方和達到最小。
1，曲線進行擬合的地方使用三次插值方法來做，這樣可以使曲線比較平滑，三次插值是分段插值，是的曲線平滑，如果使用取對數後在進行最小二乘法來做，得到的誤差將會十分大。
2，曲線曲率的計算：
1）圓形，拋物線，雙曲線的曲率
2）引數方程曲線的曲率：
通過兩個方程求出引數方程的曲率。這是對應的連續的函式求曲率。
離散函式求曲率：
百科上 的解釋：
一階差分對應著一階導數，二階差分對應著二階導數。
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