最小二乘法及matlab程序最小二乘法简介：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。最小二乘法的矩阵形式： 若未知量的个数大于方程的个数，则方程无解，但在数值计算领域，我们通常是计算 ，解出其中的x 。比较直观的做法是求解 ，但通常比较低效。其中一种常见的解法是对 A进行QR分解（A=QR），其中Q是正交矩阵（Orthonormal Matrix），R是上三角矩阵（Upper Triangular Matrix），则有：。Matlab命令：一次函数线性拟合使用polyfit（x,y,1）；多项式函数线性拟合使用 polyfit（x,y,n），n为次数；例如：x=0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0;y=1.75,2.45,3.81,4.80,7.00,8.60;p=polyfit(x,y
