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Fit

Fit[data, funs, vars]
找一个数据列的最小二乘拟合，这个拟合是作为一个以 vars 为自变量的函数 funs 的线性组合。
  • 数据具有 {{x_1,y_1,... ,f_1},{x_2,y_2,... ,f_2},...} 的形式，其中坐标 x,y,... 的数量等于列表 vars 中变量数。
  • 数据也可以使 {f_1,f_2,...} 的形式，单个坐标假设有值 1，2，....
  • 参数 funs 可以使任何函数列表，这些函数仅取决于对象 vars。
  • Fit[{f1, f2, ...}, {1, x, x^2}, x] 对值 fi 的序列给出了二次拟合。结果有形式 a0+a1x+a2x^2，其中 ai 是实数。fi 的 x 的其他值假设是1，2，... 。  »
  • Fit[{{x1, f1}, {x2, f2}, ...}, {1, x, x^2}, x] 假设 x 的值 xi 序列进行二次拟合。  »
  • Fit[{{x1, y1, f1}, ...}, {1, x, y}, {x, y}] 求形式 a0+a1x+a2y 的拟合。  »
  • Fit 总是求在列表 funs 中的函数的线性组合，使得最小化由值 fi得出的平方和。  »
  • 作为 Fit 的输入给出的精确数被转化为有机器精度的近似数。 »
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