還是跟之前一樣，有部分命令寫法可能混雜偽**，但不妨礙理解
大家可能都學過《計算方法》/《數值分析》，裡面很多的計算都可以很方便地用matlab實現，
重點講講插值interpolation和擬合fitting
p = polyfit(x, y, 2) 多項式擬合，最後乙個引數是多項式polynomial次數，p是項係數，p(1)是最高端係數
z = polyval(p, x) 求擬合後的多項式的值z
s = sqrt(sum((z-y).^2)) 計算方均根誤差
當然也可以直接使用應用程式裡的擬合工具箱 curve fitting...
yi = interp1(x, y, xi, 'linear') 線性插值linear interpolation，(x,y)是插值點，(xi,yi)是插值後想要顯示的（插值點之間的）點
yi = interp1(x, y, xi, 'spline') 樣條插值spline interpolation，格局插值點分段，不同段各自進行多項式插值，並保證在插值點處光滑連線
同樣的，插值也可以使用應用程式中帶有ui的工具箱...
matlab本身還是乙個計算工具，重點還是其中的數學原理
matlab把一些複雜不易理解的計算原理封裝了起來給使用者呼叫
能很大程度地減少使用者在計算上的設計負擔
matlab插值與擬合
插值 兩個變數間的關係可以通過函式來表示，若x為自變數，y為因變數，則函式關係可描述為y f x 在大多數問題中，函式關係式y f x 未知，人們通常採用逼近的方法處理 取得一組資料點 xi，yi 然後構造乙個簡單的函式p x 作為函式y f x 的近似表示式，即y f x p x 若滿足p xi ...
Matlab曲面擬合和插值
插值和擬合都是資料優化的一種方法，當實驗資料不夠多時經常需要用到這種方法來畫圖。在matlab中都有特定的函式來完成這些功能。這兩種方法的確別在於 當測量值是準確的，沒有誤差時，一般用插值 當測量值與真實值有誤差時，一般用資料擬合。插值 對於一維曲線的插值，一般用到的函式yi interp1 x,y...
Matlab曲面擬合和插值
插值和擬合都是資料優化的一種方法，當實驗資料不夠多時經常需要用到這種方法來畫圖。在matlab中都有特定的函式來完成這些功能。這兩種方法的確別在於 當測量值是準確的，沒有誤差時，一般用插值 當測量值與真實值有誤差時，一般用資料擬合。插值 對於一維曲線的插值，一般用到的函式yi interp1 x,y...