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人民海军

木虫 (职业作家)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
具体计算不管是线形还是非线性拟合,都可以把数据代进去解方程组。如果是非线性拟合的话就不是线性方程组,那么首先就可以考虑能否转化为线性方程组。如不能,就考虑求近似解了。

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11楼2012-08-05 07:30:23
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人民海军

木虫 (职业作家)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
7楼: Originally posted by alazong at 2012-08-05 00:24:19
好专业哦。泛函分析难学不?还有哪些数学基础是值得学习的,对数据的处理而言?...

对于数学专业来说必须的,如果是工科的话学不好也不会有太大影响。有一定难度

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12楼2012-08-05 07:33:00
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人民海军

木虫 (职业作家)

引用回帖:
8楼: Originally posted by wlxydgq at 2012-08-05 00:24:58

唉,这看来俺的数学功底实在差呀,还是看不懂。
6楼的朋友,我原来听说过非线性函数线性化,你说的内容一样吗?
能不能说的再浅显一点的呢?

线性化应该是指一种计算技巧吧!

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13楼2012-08-05 07:34:54
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wcj668899

至尊木虫 (文坛精英)

教师


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
仔细研究,有助于应用。
结合开拓领域,再创新天地!!
抓紧努力,狠抓重点,省时高效,再创辉煌。
14楼2012-08-05 10:10:28
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wlxydgq

铁虫 (正式写手)

引用回帖:
11楼: Originally posted by 人民海军 at 2012-08-05 07:30:23
具体计算不管是线形还是非线性拟合,都可以把数据代进去解方程组。如果是非线性拟合的话就不是线性方程组,那么首先就可以考虑能否转化为线性方程组。如不能,就考虑求近似解了。
...

线性的我知道,运用最小二乘法原理,最后解一个N元方程;可是线性的可以迭加计算,非线性的在代入数据的过程中,怎么迭加。
15楼2012-08-05 12:04:17
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hangwei

铜虫 (小有名气)


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我们自己运用matlab的函数,自己编了非线性拟合的程序,还是蛮好用的,没用过matlab的toolbox,不知道如何。
16楼2012-08-05 13:08:08
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人民海军

木虫 (职业作家)


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引用回帖:
15楼: Originally posted by wlxydgq at 2012-08-05 12:04:17
线性的我知道,运用最小二乘法原理,最后解一个N元方程;可是线性的可以迭加计算,非线性的在代入数据的过程中,怎么迭加。...

这就是解非线性方程组的问题了。常用的方法我不知道是什么,反正是可以转化为优化问题来进行的。f(x)=b等价于min |f(x)-b|
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17楼2012-08-05 13:58:36
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thenowhabit

铁虫 (著名写手)


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是非线性动态随机过程吗,最近正在学习这么方面的知识,不是那么简单的
18楼2012-08-05 17:05:46
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lixiangfm

木虫 (著名写手)


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2楼: Originally posted by 人民海军 at 2012-08-04 06:03:26
原理就是泛函分析里面的正交投影

这个太牛了。
可是俺正经用的没时间去研究明白。

下面是我,作为一个使用者力所能及的理解,正好请您指导下看有错误没有。

一堆数,一般是实验得到的,在二维坐标里是一些点。
这些点不在一条直线上,很多学科里管这就叫非线性了。(即使在一条直线上,实际情况一般也不是恰好一条直线,只是说用直线拟合又方便又接近真实值)
于是不能用直线拟合。
那就用其它表达式拟合。
一般是初等函数的组合。
例如多项式,指数函数。。。
具体用什么,还得先根据点的趋势猜一猜。
猜好了就预先有了个方程表达式,然后有待定系数,然后根据实际数据给这些系数一个比较好的值。一次确定不好的话,就不断调整这些系数的值,做比较选最优。
也可以用几种拟合,然后比较哪种好。
实际情况一般都不能百分百拟合好的。所以要给拟合的怎样的指标,比较怎样更优最优。
当然式子越长越接近有限的点。比方说多项式写很长,预测值也可以非常趋近于真实值。

[ Last edited by lixiangfm on 2012-8-5 at 17:59 ]
19楼2012-08-05 17:48:39
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人民海军

木虫 (职业作家)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
19楼: Originally posted by lixiangfm at 2012-08-05 17:48:39
这个太牛了。
可是俺正经用的没时间去研究明白。

下面是我,作为一个使用者力所能及的理解,正好请您指导下看有错误没有。

一堆数,一般是实验得到的,在二维坐标里是一些点。
这些点不在一条直线上, ...

拟合是应该有一定误差的,因为当我们才用拟合而不是插值的方法去做逼近时,实际上是考虑到数据中存在误差的,所以才不需要过每一点

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Letbygonesbebygones.
20楼2012-08-05 18:14:50
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