給定函式f(
x)在m個取樣點處的值f(
xi) 以及每個點的權重wi
，求曲線擬合的正交多項式pn
(x) 滿足最小二乘誤差||
err|
|2=∑
mi=1
wi[f
(xi)
−pn(
xi)]
2l 。
函式介面定義：
int opa( double (*f)(double t), int m, double x, double w, double c, double *eps );#include
#include
#define max_m 200
#define max_n 5
double f1(double x)
double f2(double x)
int opa( double (*f)(double t), int m, double x, double w, double c, double *eps );
void print_results( int n, double c, double eps)
int main()
eps = 0.001;
n = opa(f1, m, x, w, c, &eps);
print_results(n, c, eps);
m = 200;
for (i=0; i0.01*(double)i;
w[i] = 1.0;
}eps = 0.001;
n = opa(f2, m, x, w, c, &eps);
print_results(n, c, eps);
return0;}
/* your function will be put here */
3
-2.5301e-03
1.0287e+00 -7.2279e-02 -1.1287e-01
error = 6.33e-05
4 1.0025e+00 9.6180e-01 6.2900e-01 7.0907e-03 1.1792e-01
error = 1.62e-04
多項式擬合缺點 多項式擬合
在網上看別人的心得 一 最小二乘法的基本原理 從整體上考慮近似函式同所給資料點 i 0,1,m 誤差 i 0,1,m 的大小，常用的方法有以下三種 一是誤差 i 0,1,m 絕對值的最大值，即誤差 向量的 範數 二是誤差絕對值的和，即誤差向量r的1 範數 三是誤差平方和的算術平方根，即誤差向量r的2...
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多項式擬合 多項式的一般形式 y p x n p x p x p x p 多項式擬合的目的是為了找到一組p0 pn，使得擬合方程盡可能的與實際樣本資料相符合。假設擬合得到的多項式如下 f x p x n p x p x p x p 則擬合函式與真實結果的差方如下 loss y 1 f x 1 2 y...