matlab 二元函数 拟合 拟合一个二元三次多项式，怎么都拟合不出来 求帮助。。。1 你这个问题课真多啊2011年
求Matlab高手指点一个多项式拟合问题 y1=polyval(polyfit(x1，y，14)，x1)；y2=polyval(polyfit(x2，y，14)，x2)；y3=polyval(polyfit(x3，y，14)，x3)；y4=polyval(polyfit(x4，y，14)，x4)；至于说为什么y1，y2，y3，y4为什么与原y值不同，我觉得可能有的原因是：1.楼主学过线性代数的话，应该知道多元方程组的解和系数矩阵有很大关系，但事实上有些方程组的系数矩阵是病态的，也就是说当系数有很微小的变化，解就会发生显著变化，你可以搜一下。在这种情况下，就会出现上述问题，即15个方程并不能很好的确定15个未知数。因为matlab的计算精度是有限的，这样求出的系数会与真实系数有误差，而这时碰巧系数矩阵是病态的，那么就会因为这很微不足道的误差造成解有很大不同，而如果碰巧系数矩阵不是病态的，那么即使有一点的误差，但反映到解那里或许也是微不足道的，也就会出现上面你说的4组y值近似相等的情况。不知道我说明白没，有问题可以继续探讨，主要是理论方面的问题，与matlab软件无关。
matlab 里面有多项式拟合，有没有三角函数拟合？还请高人赐教！ matlab里面有三角函数拟合，也就是常说的傅里叶展开，得到的是sinx和cosx的多项式函数。你可以使用拟合工具箱来做，还有很多其他的拟合方法，如指数、插值、高斯等。
为什么利用matlab多项式拟合时为什么次数越高越准确，有哪位高人知道， 并非如此，使用多项式拟合时，采用的是最小二乘的标准。如果某些点的数据偏差较大，多项式拟合时次数越高，拟合准确度反而下降。一般说来，选择次数越高，样本数据的结果更好，但是测试数据的结果反而会下降
为什么我用MATLAB多项式拟合得到的函数，再用函数去作图时两者的曲线会不一样呢。 为什么我用MATLAB多项式拟合得到的函数，再用函数去作图时两者的曲线会不一样呢.为什么我用MATLAB多项式拟合得到的函数，再用函数去作图时两者的曲线会不一样呢？。
在使用matlab进行多项式拟合曲线的时候，如何能只显示曲线，不显示数据？ plot(T，u，xx，yy)；改为：plot(xx，yy)；
为什么利用matlab多项式拟合时为什么次数越高越准确，有哪位高人知道，并非如此，使用多项式拟合时，采用的是最小二乘的标准。如果某些点的数据偏差较大，多项式拟合时次数。
如何使用MATLAB进行多项式拟合的计算？ 方法/步骤在进行曲线拟合之前需要对数据进行绘图，通过图形来对数据的基本趋势进行一个大概的判断，便于进一步拟合。绘制图形：x=1：1：9；y=[9 7 6 3-1 2 5 7 20]；plot(x，y，'r*')；因为离散数据较少根据图形我们无法直观的确定多项式模型，因此我们需要进行进一步的判断。在图形窗口中依次点击：工具-基本拟合，在填出的基本拟合窗口中中勾选二次方，三次方，四阶多项式。在刷新后的图形窗口中，观察几条曲线和离散数据的逼近程度，选取最有曲线所对应的阶数进行多项式拟合。由图形可知，对于本例，三次多项式模型与四阶多项式模型对于本组离散数据都要较好的拟合度，且两条曲线大致重合，故而我们选用相对容易求解的三次多项式模型进行拟合。接下来采用三次多项式模型进行拟合：多项式拟合x=1：1：9；y=[9 7 6 3-1 2 5 7 20]；p=polyfit(x，y，3)；xi=1：0.2：10；yi=polyval(p，xi)；plot(xi，yi，x，y，'r*')；拟合结果如下：其中p为降幂排列的多项式的系数。5确定了模型的参数后，揭下来的模型检验与修正我们不再进行，有兴趣的网友可以自行尝试，也可以关注我几天后更新下一篇经验：如何使用matlab建立人口预测模型。最后对最后一段代码中出现的两个函数进行说明：P=polyfit(x。
为什么我用MATLAB多项式拟合得到的函数，再用函数去作图时两者的曲线会不一样呢？ clear allx0=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 7 8 9 10 11.82 13 14 15 16 17.73 19 20 21 22 23.64 26 27 28 29 29.55]；y0=[1.892e9 1.89e9 1.87e9 1.86e9 1.85e9 1.84e9 1.83e9 3e5 3e5 3.1e5 3e5 2.9e5 2.4e5 2.3e5 2e5 2.2e5 2e5 1.85e5 1.8e5 1.78e5 1.75e5 1.7e5 1.62e5 1.65e5 1.6e5 1.55e5 1.5e5]；p3=polyfit(x0，y0，18)；x1=0：0.1：29.6；y1=polyval(p3，x1)；figure(1)plot(x1，y1，x0，y0，'o')grid onfigure(2)x=0：0.1：30；yy=poly2sym(p3)；y2=eval(yy)；plot(x，y2)grid on楼主你的问题可能出在精度问题上，因为你的18阶拟合本身拟合效果就很不好，而你用这句vpa(poly2sym(p3)，5)是他的系数精度变低，也就导致后面的图形不一样，用我上面的代码，结果是一样的，你可以参考一下。matlab的精度问题很重要，尤其在高阶拟合中
