mathematica拟合一元二次方程

X=[76543210-12]Y=[201350-3-4-30511]polyfit(X,Y,2)ans=0.7554-2.75031.4219f(x)=0.7554x²-2.7503x+1

数据拟合由一组已知数据（xk,yk）（k=1,2,…,n）,求函数的近似解析式y=f（x）,就是数据拟合问题,当然函数还可以是多元的.Mathematica提供了进行数据拟合的函数：Fit[data,

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

你问的是矩阵的分解吧,Mathematica中矩阵分解的命令为：JordanDecomposition[A],表示将矩阵A分解为A=PBP^(-1)的形式,例如：A={{1,2,3},{2,1,3},

我是高二学生,也发现了这个结论.但我问老师,她说二者有关系但不是简单的平方关系,教参上有一个二者的关系式,很复杂你可以看看.

你这是需要确定t,k么?能不能给出y=f(x)的形式?再问：我一着急没写清楚，t是自变量，k是参数，求解答！！！万分感谢啊！！！再答：18.4583k值Mathematica程序：d={{0,500}

data={{14.80,310},{18.74,700},{22.86,1160},{26.26,1800},{29.50,2680},{31.15,3200}};FindFit[data,a/(1

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

FindFit具体用法看参考文档

……唉.1.Mathematica是区分大小写的,你不觉得你的某个data的颜色不大对吗?这里要改过来.2.在Mathematica里命名变量时要尽量以小写字母开头,否则可能引起问题,因为内置函数都是

由散点图可知,数据接近线性的,可以上使用下面的函数：line=Fit[data1,{1,x},x]若是选择二次函数,则Fit[data1,{1,x,x^2},x]你也可以自行搜索帮助文件再问：安装的软

clc;clear;ts=[2.34,5.0;3.83,10.0;5.71,20.0;7.07,30.0;8.43,40.0;9.73,50.0;10.7,60.0;12.0,70.0];T=ts(:

data={{1,1.81747},{2,1.8204},{3,1.82137},{4,1.82186},{5,1.82216},{6,1.82235},{7,1.82249},{8,1.8226},

data={{1.081533825,47},{1.079100598,48},{1.071849984,52},{1.056458082,64},{1.045335019,76},{1.028929

data={{1990,632.98},{1991,702.15},{1992,809.94},{1993,973.35},{1994,1147.37},{1995,1289.96},{1996,13

……线性回归有个更专业的函数的,LinearModelFit,从中可以提取多种参数,当然也包括相关系数：data1={{0.0217,0.0476},{0.0424,0.09559},{0.0627,

是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方

1解x和y的方程组：Solve[ax+y==7&&bx-y==1,{x,y}]2拟合线性模型一个变量lm=LinearModelFit[{1.5,3.4,7.1,8.3,10.4},x,x]Norma

警告信息确实有,但是最后的结果会不好吗?：Normal@nlm(*1.27869*10^-14E^(37.3799x) *)Show[Plot[nlm[x],{x,0.4,0.609},Pl

经测试,我的完全可以解出来,没有出现你所说的问题,见下面截图,至于你的问题,你可以先键入 Quit[];执行该命令,然后再重新执行你上面的Solve语句.再问：我之前用的自由格式输入,用ma