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曲线拟合的核心计算方法与CurveFitter的更新

发布网友 发布时间:1天前

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曲线拟合的核心计算方法与CurveFitter的更新

在曲线拟合计算的核心技术中,最小二乘法是最常见的方法,通过寻找数据区间内泛函的全局最小值,通过雅克比矩阵和线性化处理,将其转化为线性方程组求解,以获得参数值。求解非线性问题时,信任区域法和线性搜索法是两种常用策略,其中Levenberg-Marquardt算法(LM法)尤为著名,它结合了梯度下降和高斯-牛顿...

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WELSIM的CurveFitter工具。WELSIM的CurveFitter工具基本都已经支持了这些曲线的拟合计算。是数据处理中经常用到的数值方法,其本质是使用某一个模型或者称为方程或方程组,将一系列离散的数据拟合成平滑的曲线或曲面,数值求解出对应函数的参数,从而得到离散点组所表示的坐标与函数值之间的关系。曲线拟合可以帮助...

一款好用且免费的曲线拟合工具CurveFitter

这里介绍实际分析中常会遇到的曲线类型,包含线性与非线性的,我们知道 曲线拟合中的大部分模型都是非线性的 。WELSIM的CurveFitter工具基本都已经支持了这些曲线的拟合计算。1. 直线 直线y=A+Bx是曲线拟合中最简单的回归模型之一。x为自变量,y为因变量,A和B为需要拟合的参数。其主要目标是寻找数据集中...

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