曲线拟合C语言程序
c语言 高斯曲线拟合
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c语言高斯曲线拟合摘要:1.高斯曲线简介2.数据准备与处理3.C语言实现高斯曲线拟合4.代码解析与优化5.结论与展望正文:**1.高斯曲线简介**高斯曲线,又称高斯分布,是一种在自然界和工程领域中广泛应用的概率分布曲线。
它的形状呈钟型,表示随机变量在某一区间内的取值概率。
高斯曲线具有两个重要的参数:均值(μ)和标准差(σ)。
在实际应用中,通过高斯曲线拟合数据,可以更好地了解数据的分布特征,为后续的分析和处理提供依据。
**2.数据准备与处理**为了演示高斯曲线的拟合过程,我们首先需要准备一组数据。
这里,我们假设已经获得了一组样本数据,如下所示:```x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]y = [23, 27, 32, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54]```接下来,我们需要对数据进行预处理,包括去除异常值、平滑数据等。
这里我们仅进行简单的平滑处理,以减小噪声对曲线拟合的影响。
**3.C语言实现高斯曲线拟合**在C语言中,我们可以利用数值积分方法求解高斯曲线的拟合方程。
这里,我们采用Legendre多项式展开法,通过计算多项式系数,进而得到高斯曲线的参数。
以下是C语言实现高斯曲线拟合的代码:```c#include <stdio.h>#include <math.h>void gaussian_fit(double *x, double *y, int n) {// 计算Legendre多项式系数double coef[n];for (int i = 0; i < n; i++) {coef[i] = 1.0;}// 迭代计算系数for (int i = 1; i < n; i++) {double sum = 0.0;for (int j = 0; j < n; j++) {sum += coef[j] * pow(x[i] - x[j], 2);}coef[i] = sqrt(6.0 / (i * (i + 1) * (2 * i + 1)));}// 计算均值和标准差double mean = 0.0;double std_dev = 0.0;for (int i = 0; i < n; i++) {mean += y[i] * coef[i];std_dev += (y[i] - mean) * coef[i];}mean /= n;std_dev /= n;// 输出结果printf("Mean: %lf", mean);printf("Standard deviation: %lf", std_dev);}int main() {double x[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};double y[] = {23, 27, 32, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54};int n = sizeof(x) / sizeof(x[0]);gaussian_fit(x, y, n);return 0;}```**4.代码解析与优化**在上述代码中,我们实现了高斯曲线拟合的核心算法。
5阶多项式曲线拟合 c语言实现
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1. 概述在实际工程和科学问题中,经常需要拟合数据并用数学模型来描述数据的规律。
多项式曲线拟合是一种常用的数学工具,通过拟合多项式曲线可以找出数据的规律,并用曲线模型来预测和分析数据。
2. 多项式曲线拟合的基本原理多项式曲线拟合是通过拟合一个多项式函数来逼近已知的数据点。
假设有n个已知的数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn),我们要找出一个n次多项式函数y = a0 + a1x + a2x^2 + ... + anx^n来逼近这些数据点。
通过求解多项式系数a0, a1, ..., an,就可以得到拟合的多项式曲线。
3. 多项式曲线拟合的实现在C语言中,我们可以通过最小二乘法来实现多项式曲线拟合。
最小二乘法是一种数学优化方法,通过最小化误差的平方和来求解多项式系数。
具体实现步骤如下:(1)定义多项式函数我们需要定义一个多项式函数来表示拟合的曲线。
在C语言中,可以通过数组来存储多项式系数,然后编写函数来计算多项式函数的取值。
(2)构造系数矩阵和常数矢量我们需要根据已知的数据点构造系数矩阵和常数矢量。
系数矩阵的每一行对应一个数据点的x值,并且每一列对应一个多项式系数。
常数矢量则对应已知的数据点的y值。
(3)求解线性方程组接下来,我们需要求解线性方程组来得到多项式系数。
可以使用高斯消去法、LU分解法等方法来求解线性方程组。
(4)计算拟合曲线的取值通过求解得到的多项式系数,我们可以计算拟合曲线上任意点的取值。
这样就实现了多项式曲线拟合的过程。
4. 示例代码下面是一个简单的C语言实现多项式曲线拟合的示例代码:```c#include <stdio.h>// 定义多项式函数float polynomial(float x, float coefficients[], int n) {float result = 0.0;for (int i = 0; i <= n; i++) {result += coefficients[i] * pow(x, i);}return result;}int m本人n() {// 已知数据点float x[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};float y[] = {2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0};// 构造系数矩阵和常数矢量int n = 2; // n次多项式拟合float A[3][3] = {{5.0, 15.0, 55.0}, {15.0, 55.0, 225.0}, {55.0, 225.0, 979.0}};float b[3] = {20.0, 74.0, 292.0};// 求解线性方程组// (使用高斯消去法或其他方法求解)// 计算拟合曲线的取值float coefficients[] = {1.0, 1.0, 1.0}; // 临时设定的系数float result = polynomial(6.0, coefficients, n);// 打印拟合曲线的取值printf("The value of the fitted polynomial at x=6 is f\n", result);return 0;}```5. 总结通过多项式曲线拟合,我们可以用数学模型来描述已知的数据点,并用拟合曲线来预测和分析其他数据。
最小二乘法曲线拟合C语言实现
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最小二乘法曲线拟合C语言实现简单思路如下:1,采用目标函数对多项式系数求偏导,得到最优值条件,组成一个方程组;2,方程组的解法采用行列式变换(两次变换:普通行列式——三角行列式——对角行列式——求解),行列式的求解算法上优化过一次了,目前还没有更好的思路再优化运算方法,限幅和精度准备再修改修改目前存在的问题:1,代码还是太粗糙2,数学原理可行,但是计算机运算有幅度溢出和精度问题,这方面欠考虑,导致高阶大数据可能拟合失败下面附简单注释版代码:#include "stdafx.h"#include "stdlib.h"#include "math.h"//把二维的数组与一维数组的转换,也可以直接用二维数组,只是我的习惯是不用二维数组#define ParaBuffer(Buffer,Row,Col) (*(Buffer + (Row) * (SizeSrc + 1) + (Col)))///************************************************************** *********************从txt文件里读取double型的X,Y数据txt文件里的存储格式为X1 Y1X2 Y2X3 Y3X4 Y4X5 Y5X6 Y6X7 Y7X8 Y8函数返回X,Y,以及数据的数目(以组为单位)*************************************************************** ********************/static int GetXY(const char* FileName, double* X, double* Y, int* Amount){FILE* File = fopen(FileName, "r");if (!File)return -1;for (*Amount = 0; !feof(File); X++, Y++, (*Amount)++)if (2 != fscanf(File, (const char*)"%lf %lf", X, Y))break;fclose(File);return 0;}/************************************************************** *********************打印系数矩阵,只用于调试,不具备运算功能对于一个N阶拟合,它的系数矩阵大小是(N + 1)行(N + 2)列double* Para:系数矩阵存储地址int SizeSrc:系数矩阵大小(SizeSrc)行(SizeSrc + 1)列***********************************************************************************/static int PrintPara(double* Para, int SizeSrc){int i, j;for (i = 0; i < SizeSrc; i++){for (j = 0; j <= SizeSrc; j++)printf("%10.6lf ", ParaBuffer(Para, i, j));printf("\r\n");}printf("\r\n");return 0;}/************************************************************** *********************系数矩阵的限幅处理,防止它溢出,目前这个函数很不完善,并不能很好地解决这个问题原理:矩阵解行列式,同一行乘以一个系数,行列式的解不变当然,相对溢出问题,还有一个精度问题,也是同样的思路,现在对于这两块的处理很不完善,有待优化以行为单位处理*************************************************************** ********************/static int ParalimitRow(double* Para, int SizeSrc, int Row){int i;double Max, Min, Temp;for (Max = abs(ParaBuffer(Para, Row, 0)), Min = Max, i = SizeSrc; i; i--){Temp = abs(ParaBuffer(Para, Row, i));if (Max < Temp)Max = Temp;if (Min > Temp)Min = Temp;}Max = (Max + Min) * 0.000005;for (i = SizeSrc; i >= 0; i--)ParaBuffer(Para, Row, i) /= Max;return 0;}/************************************************************** *********************同上,以矩阵为单位处理*************************************************************** ********************/static int Paralimit(double* Para, int SizeSrc){int i;for (i = 0; i < SizeSrc; i++)if (ParalimitRow(Para, SizeSrc, i))return -1;return 0;}/************************************************************** *********************系数矩阵行列式变换*************************************************************** ********************/static int ParaPreDealA(double* Para, int SizeSrc, int Size){int i, j;for (Size -= 1, i = 0; i < Size; i++){for (j = 0; j < Size; j++)ParaBuffer(Para, i, j) = ParaBuffer(Para, i, j) * ParaBuffer(Para, Size, Size) - ParaBuffer(Para, Size, j) * ParaBuffer(Para, i, Size);ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) = ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) * ParaBuffer(Para, Size, Size) - ParaBuffer(Para, Size, SizeSrc) * ParaBuffer(Para, i, Size);ParaBuffer(Para, i, Size) = 0;ParalimitRow(Para, SizeSrc, i);}return 0;}/************************************************************** *********************系数矩阵行列式变换,与ParaPreDealA配合完成第一次变换,变换成三角矩阵*************************************************************** ********************/static int ParaDealA(double* Para, int SizeSrc){int i;for (i = SizeSrc; i; i--)if (ParaPreDealA(Para, SizeSrc, i))return -1;return 0;}/************************************************************** *********************系数矩阵行列式变换*************************************************************** ********************/static int ParaPreDealB(double* Para, int SizeSrc, int OffSet) {int i, j;for (i = OffSet + 1; i < SizeSrc; i++){for (j = OffSet + 1; j <= i; j++)ParaBuffer(Para, i, j) *= ParaBuffer(Para, OffSet, OffSet);ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) = ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) * ParaBuffer(Para, OffSet, OffSet) - ParaBuffer(Para, i, OffSet) * ParaBuffer(Para, OffSet, SizeSrc);ParaBuffer(Para, i, OffSet) = 0;ParalimitRow(Para, SizeSrc, i);}return 0;}/************************************************************** *********************系数矩阵行列式变换,与ParaPreDealB配合完成第一次变换,变换成对角矩阵,变换完毕***********************************************************************************/static int ParaDealB(double* Para, int SizeSrc){int i;for (i = 0; i < SizeSrc; i++)if (ParaPreDealB(Para, SizeSrc, i))return -1;for (i = 0; i < SizeSrc; i++){if (ParaBuffer(Para, i, i)){ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) /= ParaBuffer(Para, i, i);ParaBuffer(Para, i, i) = 1.0;}}return 0;}/************************************************************** *********************系数矩阵变换*************************************************************** ********************/static int ParaDeal(double* Para, int SizeSrc){PrintPara(Para, SizeSrc);Paralimit(Para, SizeSrc);PrintPara(Para, SizeSrc);if (ParaDealA(Para, SizeSrc))return -1;PrintPara(Para, SizeSrc);if (ParaDealB(Para, SizeSrc))return -1;return 0;}/************************************************************** *********************最小二乘法的第一步就是从XY数据里面获取系数矩阵double* Para:系数矩阵地址const double* X:X数据地址const double* Y:Y数据地址int Amount:XY数据组数int SizeSrc:系数矩阵大小(SizeSrc)行(SizeSrc + 1)列*************************************************************** ********************/static int GetParaBuffer(double* Para, const double* X, const double* Y, int Amount, int SizeSrc){int i, j;for (i = 0; i < SizeSrc; i++)for (ParaBuffer(Para, 0, i) = 0, j = 0; j < Amount; j++)ParaBuffer(Para, 0, i) += pow(*(X + j), 2 * (SizeSrc - 1) - i);for (i = 1; i < SizeSrc; i++)for (ParaBuffer(Para, i, SizeSrc - 1) = 0, j = 0; j < Amount; j++) ParaBuffer(Para, i, SizeSrc - 1) += pow(*(X + j), SizeSrc - 1 - i);for (i = 0; i < SizeSrc; i++)for (ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) = 0, j = 0; j < Amount; j++)ParaBuffer(Para, i, SizeSrc) += (*(Y + j)) * pow(*(X + j), SizeSrc - 1 - i);for (i = 1; i < SizeSrc; i++)for (j = 0; j < SizeSrc - 1; j++)ParaBuffer(Para, i, j) = ParaBuffer(Para, i - 1, j + 1);return 0;}/************************************************************** *********************整个计算过程*************************************************************** ********************/int Cal(const double* BufferX, const double* BufferY, int Amount, int SizeSrc, double* ParaResK){double* ParaK = (double*)malloc(SizeSrc * (SizeSrc + 1) * sizeof(double));GetParaBuffer(ParaK, BufferX, BufferY, Amount, SizeSrc);ParaDeal(ParaK, SizeSrc);for (Amount = 0; Amount < SizeSrc; Amount++, ParaResK++) *ParaResK = ParaBuffer(ParaK, Amount, SizeSrc);free(ParaK);return 0;}/************************************************************** *********************测试main函数数据组数:20阶数:5***********************************************************************************/int main(int argc, char* argv[]){//数据组数int Amount;//XY缓存,系数矩阵缓存double BufferX[1024], BufferY[1024], ParaK[6];if (GetXY((const char*)"test.txt", (double*)BufferX, (double*)BufferY, &Amount))return 0;//运算Cal((const double*)BufferX, (const double*)BufferY, Amount, sizeof(ParaK) / sizeof(double), (double*)ParaK);//输出系数for (Amount = 0; Amount < sizeof(ParaK) / sizeof(double); Amount++)printf("ParaK[%d] = %lf!\r\n", Amount, ParaK[Amount]);//屏幕暂留system("pause");return 0;}。
c语言 曲线拟合
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c语言曲线拟合曲线拟合(Curve Fitting)是数据处理的常用方法之一,其基本思想是通过已知的一组数据点,找到一条曲线,使得这条曲线尽可能地接近这些数据点。
在C语言中,可以使用最小二乘法进行曲线拟合。
以下是一个简单的C语言代码示例,用于实现二次多项式拟合:```c#include<stdio.h>#include<math.h>#define N5//数据点个数int main(){double x[N]={1,2,3,4,5};//自变量数据点double y[N]={2.2,2.8,3.6,4.5,5.1};//因变量数据点double a[3]={0,0,0};//二次多项式系数,初始化为0double sum=0,sumx=0,sumx2=0,sumxy= 0;int i;for(i=0;i<N;i++){sum+=y[i];sumx+=x[i];sumx2+=x[i]*x[i];sumxy+=x[i]*y[i];}double mean_y=sum/N;//计算y的平均值double mean_x=sumx/N;//计算x的平均值//计算二次多项式系数a[0]=(N*sumxy-sumx*sumy)/(N*sumx2 -sumx*sumx);a[1]=(mean_y-a[0]*mean_x)/N;a[2]=mean_y-a[0]*mean_x-a[1];printf("拟合曲线为:y=%.2fx^2+%.2fx+%.2f\n", a[0],a[1],a[2]);return0;}```在这个示例中,我们首先定义了5个数据点,然后使用最小二乘法计算了二次多项式的系数。
最后,我们输出了拟合曲线的公式。
5阶多项式曲线拟合 c语言实现
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5阶多项式曲线拟合 c语言实现曲线拟合是一种统计分析方法,用于拟合观测数据点集合的一条曲线。
其中,多项式曲线拟合是一种简单而常用的方法,可以通过多项式函数来拟合数据。
本篇文章将介绍如何使用C语言实现5阶多项式曲线拟合。
在C语言中,我们可以通过使用最小二乘法来进行多项式曲线拟合。
最小二乘法是一种数学优化方法,可以找到最能拟合数据的曲线。
对于5阶多项式曲线拟合,我们可以使用以下的多项式函数形式:y = a0 + a1*x + a2*x^2 + a3*x^3 + a4*x^4 + a5*x^5其中,y是拟合曲线在x处的值,a0, a1, a2, a3, a4, a5是曲线的系数,x是已知的数据点。
首先,我们需要定义一个结构体来表示数据点的坐标:```ctypedef struct {double x;double y;} Point;```接下来,我们可以编写一个函数来计算5阶多项式曲线的拟合系数。
该函数的输入为数据点的数组和数据点的数量,输出为曲线系数的数组:```cvoid fitPolynomialCurve(Point data[], int numPoints, double coefficients[]) {// 初始化矩阵和向量double matrix[6][6] = {0}; // 6x6的矩阵double vector[6] = {0}; // 长度为6的向量// 构造矩阵和向量for (int i = 0; i < numPoints; i++) {double x = data[i].x;double y = data[i].y;double xPower = 1;for (int j = 0; j < 6; j++) {vector[j] += y * xPower;for (int k = 0; k < 6; k++) {matrix[j][k] += xPower;xPower *= x;}}}// 解线性方程组// ...// 计算曲线系数// ...// 返回曲线系数的数组// ...}```上述代码中的解线性方程组和计算曲线系数的步骤可以使用线性代数库或自行实现。
曲线拟合算法 代码 c语言
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曲线拟合算法代码 c语言(最新版)目录1.曲线拟合算法简介2.代码实现方法3.C 语言的特点4.结合 C 语言的曲线拟合算法实现5.应用实例与总结正文【1.曲线拟合算法简介】曲线拟合算法是一种在计算机科学和数学领域常用的方法,用于在给定数据点集合上找到最佳匹配的曲线。
这个算法的目标是找到一个曲线,使得这个曲线与给定的数据点集合的误差最小。
曲线拟合算法可以应用于很多领域,如数据分析、图像处理、信号处理等。
【2.代码实现方法】曲线拟合算法有很多实现方法,其中比较常见的有最小二乘法、多项式拟合、指数拟合等。
以多项式拟合为例,其基本思想是假设拟合曲线为一个多项式函数,然后通过最小化拟合误差来确定多项式的系数。
【3.C 语言的特点】C 语言是一种通用的、过程式的计算机程序设计语言,具有以下特点:1.语法简洁,易于掌握。
2.运行速度快,占用系统资源少。
3.具有高级语言的特性,如结构体、函数、指针等。
4.可以直接操作硬件,适用于底层开发。
【4.结合 C 语言的曲线拟合算法实现】将曲线拟合算法与 C 语言结合,可以充分利用 C 语言的特性,实现高效、稳定的曲线拟合。
以多项式拟合为例,可以按照以下步骤实现:1.定义一个结构体,用于存储多项式系数、拟合误差等信息。
2.编写一个函数,用于计算多项式拟合的系数。
这个函数可以利用 C 语言的数组和循环结构,实现对数据点集合的遍历和计算。
3.编写一个函数,用于计算拟合误差。
这个函数可以利用 C 语言的指针和函数调用,实现对多项式系数和数据点集合的快速访问。
4.在主函数中,调用上述两个函数,实现对给定数据点集合的拟合。
【5.应用实例与总结】通过 C 语言实现的曲线拟合算法,可以应用于各种数据分析和图像处理任务。
例如,可以用于对实验数据进行拟合,得到数据的规律;可以用于对图像进行平滑处理,提高图像的质量等。
曲线拟合C语言程序
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#include<stdio.h>#include<math.h>void nihe();void gs();void main(){int i,j,m,n;float o[50];float x[50] , y[50] ,a[50][50];printf("输入数据节点数n = ",n);scanf("%d",&n);for( i=1;i<=n;i++){printf(" i = %d\n",i);}printf("各节点的数据x[i] \n");for(i=1;i<=n;i++){printf("x[%d] = ",i);scanf("%f",&x[i]);}printf("各节点的数据y[i] \n");for(i=1;i<=n;i++){printf("y[%d] = ",i);scanf("%f",&y[i]);}printf("\n");printf("拟合的多项式次数m = ", m);scanf("%d",&m);}void nihe(float x[50], float y[50], int m ,int n) {int i,j,k=0,c=1,w=1;float f,a[50][50] , o[50];;do{f=0;for(i=1;i<=n;i++){f=f+pow( x[i] , k)*pow( x[i] , k);}a[c][c]=f ;a[c+1][c-1]=f;a[c-1][c+1]=f;c++;k++;}while(k<=m);k=1;c=1;do{f=0;for(i=1;i<=n;i++){f=f+pow( x[i] , k);}a[c+1][c]=f;a[c][c+1]=f;c++;k++;k++;}while(k<=m+1);k=0;c=1;do{f=0;for(i=1;i<=n;i++){f=f+y[i]*pow( x[i] , k);}k++;a[c][m+2]=f;c++;}while(k<=m);for(i=1;i<=m+1;i++){for(j=1;j<=m+2;j++){printf("%f\t",a[i][j]);}printf("\n");}printf("------------------------------------------------------------------------\n"); }void gs(float a[50][50], float o[50], int m){int i,j,c=1,z=1,t=1,w=1,n;float l,max,p,q;n=m+1;do{max=a[z][t];for(i=z+1,j=t;i<=n;i++){if(fabs(a[i][j])>fabs(max)){max=a[i][j];w=i;}else{w=z;}}if(c<=n-1){for(i=z,j=t;j<=n+1;j++){q=a[i][j];a[i][j]=a[w][j] ;a[w][j]=q;}}for(i=1;i<=n;i++){for(j=1;j<=n+1;j++){printf("%f\t",a[i][j]);}printf("\n");}printf("------------------------------------------------------------------------\n");for(i=z,w=t;i<=n;i++){l=a[i+1][w]/a[w][w];for(j=1;j<=n+1;j++){a[i+1][j]=a[i+1][j]-l*a[w][j];}}z++;t++;c++;}while(c<=n);if(a[n][n]==0){printf("矩阵奇异\n");return;}else{i=n;o[i]=(a[i][n+1]/a[i][i]);for(i=n-1;i>=1;i--){p=0;for(j=i;j<n;j++){p=p+a[i][j+1]*o[j+1];}o[i]=(a[i][n+1]-p)/a[i][i];}}for(i=1;i<=m+1;i++){printf("o[%d]=%f\n",i,o[i]);}}。
用c语言实现离散点拟合曲线
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用c语言实现离散点拟合曲线离散点拟合曲线是一种利用已知数据点来推断未知数据点的方法。
在计算机科学领域,离散点拟合曲线通常是一个重要的问题,因为它可以帮助我们在数据可视化,数据分析和数据预测中更好地理解数据的变化。
在C语言中实现离散点拟合曲线有多种方法,下面介绍其中一种通用的方法,即使用最小二乘法。
最小二乘法是一种对数据进行拟合的方法,它基于最小化数据点和曲线之间的距离来查找最符合数据的函数。
下面是C语言实现离散点拟合曲线的步骤:1. 收集数据点,包括x和y的坐标。
2. 创建一个公式来表示拟合曲线(例如,直线,二次曲线等等)。
3. 对于每个数据点,计算该点在拟合曲线上的值,并计算该值与实际值之间的距离。
4. 最小化所有距离的平方和。
这就是所谓的最小二乘法。
5. 可以使用数值计算库(例如GNU Scientific Library)来解决最小二乘法问题,或手动实现。
下面是一个使用C语言手动实现最小二乘法来拟合一条直线的示例代码:```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_POINTS 50int main() {int num_points;double x[MAX_POINTS], y[MAX_POINTS], sum_x = 0.0, sum_y = 0.0, sum_xx = 0.0, sum_xy = 0.0;double a, b;printf("Enter the number of data points: ");scanf("%d", &num_points);if (num_points > MAX_POINTS) {printf("Too many data points, exiting...\n");exit(1);}for (int i = 0; i < num_points; i++) {printf("Enter point %d (x, y): ", i+1);scanf("%lf %lf", &x[i], &y[i]);sum_x += x[i];sum_y += y[i];sum_xx += x[i] * x[i];sum_xy += x[i] * y[i];}a = (num_points * sum_xy - sum_x * sum_y) / (num_points * sum_xx - sum_x * sum_x);b = (sum_y - a * sum_x) / num_points;printf("\nThe linear equation that best fits the given data:\n"); printf("y = %.2lfx + %.2lf\n", a, b);return 0;}```在上述示例代码中,我们首先使用`scanf()`函数获取数据点的数量和每个数据点的x和y坐标。
c语言 高斯曲线拟合
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c语言高斯曲线拟合摘要:一、引言二、高斯曲线拟合原理1.高斯曲线的定义2.高斯曲线拟合的方法三、C 语言实现高斯曲线拟合1.数据结构2.函数设计与实现3.示例程序与结果分析四、结论正文:一、引言高斯曲线拟合是一种常用的数学方法,它在许多领域都有广泛的应用,如信号处理、图像处理等。
C 语言是一种通用的编程语言,具有良好的性能和灵活性,适合实现高斯曲线拟合算法。
本文将介绍基于C 语言的高斯曲线拟合原理及其实现方法。
二、高斯曲线拟合原理(一)高斯曲线的定义高斯曲线,又称正态分布曲线,是一种连续概率分布曲线。
它具有一个对称的钟形,其特点是数据分布集中在均值附近,离均值越远的数据越少。
高斯曲线的数学表达式为:f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-((x-μ)) / (2σ))其中,μ为均值,σ为标准差,x 为随机变量。
(二)高斯曲线拟合的方法高斯曲线拟合的方法有多种,如最小二乘法、最大似然估计等。
最小二乘法是一种常用的方法,其基本思想是寻找一条曲线,使得所有数据点到这条曲线的垂直距离之和最小。
三、C 语言实现高斯曲线拟合(一)数据结构在C 语言中,可以使用数组来存储数据点,使用结构体来表示高斯曲线的参数。
(二)函数设计与实现1.读取数据点设计一个函数read_data,用于从文件中读取数据点。
函数的原型为:void read_data(data_point *data, int n)其中,data 为数据点的指针,n 为数据点的个数。
2.计算高斯曲线参数设计一个函数calc_gaussian,用于计算高斯曲线的参数。
函数的原型为:void calc_gaussian(data_point *data, int n, double *mean, double *std_dev)其中,data 为数据点的指针,n 为数据点的个数,mean 为均值的指针,std_dev 为标准差的指针。
基于c语言的高斯曲线拟合原理以及实现
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【1】基于C语言的高斯曲线拟合原理及实现在统计学和数据分析中,高斯曲线是一个常见的概率密度函数,常用于描述连续型随机变量的分布。
高斯曲线拟合是通过拟合高斯函数来近似描述一个数据集的分布。
在本文中,我们将讨论基于C语言的高斯曲线拟合原理及实现。
【2】高斯曲线的概念高斯曲线又称正态分布曲线,是由高斯函数绘制的一种光滑曲线,通常呈钟形。
它的数学表达式为:\[f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}\]其中,μ是均值,σ是标准差,e是自然对数的底。
【3】高斯曲线拟合原理高斯曲线拟合即是通过寻找最佳的μ和σ值,使得高斯函数能够最好地拟合数据集的分布。
一般来说,拟合的好坏可以通过计算残差平方和来评估,残差平方和越小,拟合效果越好。
【4】基于C语言的高斯曲线拟合实现我们需要准备一个包含数据集的数组,然后利用最小二乘法来拟合高斯函数。
最小二乘法是一种通过最小化数据的实际观测值与拟合值之间的残差平方和来确定参数估计值的方法。
接下来,我们可以利用C语言中的数值计算库,比如GNU Scientific Library(GSL)来实现高斯曲线拟合的算法。
GSL是一个功能强大的数值计算库,提供了许多常用的数学函数和数值算法,包括最小二乘拟合算法。
我们可以使用GSL库中的函数来进行高斯曲线拟合,比如gsl_multifit_fdfsolver,可以进行高斯模型的非线性最小二乘拟合。
【5】个人观点和理解在实际的数据分析应用中,高斯曲线拟合可以帮助我们更好地理解数据的分布规律,从而进行更准确的预测和决策。
而利用C语言来实现高斯曲线拟合,不仅可以充分发挥C语言在科学计算和数据处理方面的优势,还可以让我们更深入地理解最小二乘拟合算法的原理和实现方法。
【6】总结通过本文的讨论,我们了解了高斯曲线的概念、拟合原理以及在C语言中的实现方法。
高斯曲线拟合不仅可以帮助我们更好地描述数据分布,还可以为我们提供更多的数据分析工具和方法。
最小二乘法一阶线性拟合二阶曲线拟合的C语言程序实现
![最小二乘法一阶线性拟合二阶曲线拟合的C语言程序实现](https://img.taocdn.com/s3/m/7634abe24afe04a1b071de82.png)
当 n=1 时,为 1 阶拟合,又称直线拟合,即系数矩阵是一个 2*2 的矩阵,通过线性方程的求解运 算,求得线性回归方程的系数表达式为:
当 n=2 时,为 2 阶曲线拟合,所得到的系数矩阵是一个 3*3 的矩阵【用 aij(i,j=1,2,……)的 形式表达】 ,通过线性方程的求解运算,求得线性回归方程的系数表达式为:
二、1 阶 2 阶拟合功能子函数和计算表达式
通过分析以上系数计算式中各项计算式,写出全部需要用到的子函数:
通过对照系数表达式里各个项的计算表达,写入主函数进行拟合计算。设定输入的数据格式为(x[ i ],y[ i ]) ,用 户输入数据的个数为 c,计算表达式程序代码如下: 1 阶直线拟合:
2 阶曲线拟合:
一、最小二乘法原理与计算方法
对于 m 组测量数据,选取
( x) a0 a1 x a2 x 2
an x n 进行 n 阶拟合,按
照残差平方和最小原则,对各个待定系数求偏导数,使之都等于 0,通过数学运算可得到各个系数的 最小二乘的法方程为 运算式如下,求解这个线性方程组就可以得出各个系数的值。
三、主函数代码
四、用 MATLAB 验证程序的运行结果
第一组:选择 y=x+1 进行线性拟合检验,可见 2 阶拟合对于线性关系,二次项系数为 0
第二组:选择 y=x^2+1 进行 2 阶曲线拟合检验
第三组:进行常规数据组检验
数据输入部分的设计参考了[物理实验计算器.
Zhouzb .
zhouzb889@]的部分代码,在此表示感谢。
智能仪器设计作业——最小二乘法——高世浩 1223150078
m 1 i 1 m xi i 1 m x n i i 1
曲线拟合的编程实现
![曲线拟合的编程实现](https://img.taocdn.com/s3/m/785f01d165ce050876321389.png)
曲线拟合的编程实现一、课程设计目的:1.巩固数据拟合的概念、理解数据拟合的具体方法; 2.掌握数据拟合方法的编程实现,主要为多项式拟合。
二、基本知识回顾:数据拟合是通过已知离散数据求出计算整个区间上函数近似值的另一种方法,它与插值解决的是同一类的问题,当已知数据数量较小的时候,我们用插值来解决,而当已知数据的数量较大时,问题就需要用拟合的方法来解决。
1.数据拟合的定义:已知离散点上的数据集1122{(,),(,),,(,)}n n x y x y x y ,即已知自变量x 在点集12{,,,}n x x x 上的函数值12{,,,}n y y y ,构造一个解析函数)(x f (其图形为一曲线),使()f x 在原离散点i x 上的值尽可能接近给定的i y 值,这一构造函数()f x 的过程称为曲线拟合。
最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,该方法就是在一定的函数类中寻找函数()f x 使得()21()ni i i M f x y ==-∑最小。
多项式可以被看作是最简单的函数类,所谓的多项式函数类,就是在由基函数},,,,,,1{32 n x x x x 张成的空间中选择一个函数作为拟合函数。
一般情况下,可以通过对已知数据绘图等手段,利用先验知识确定函数的基本类型,即是线性函数、二次函数、三次函数等等。
我们以线性函数拟合和二次函数拟合为例,分别说明拟合的具体过程。
2.线性函数拟合设bx a x f y +==)(,则得∑∑==-+=-=ni i i ni i i y bx a y x f b a M 1212)())((),(,这样,我们要求解的问题就是要寻找适当的a ,b ,使得),(b a M 达到最小,根据多元函数求极值的方法,我们可以通过令),(b a M 关于a ,b 的导数为零,即:0)(21=-+=∂∂∑=n i i i y bx a a M ,0)(212=-+=∂∂∑=ni i i i i y x bx ax b M化简可得:∑∑∑====+n i i n i i n i y x b a 1111,∑∑∑====+ni i i n i in i i y x x b x a 1121即: 可解得:211211121)())(())((∑∑∑∑∑∑======--=ni i ni i ni i ni i i ni ini i x x n x y x x y a ,∑∑∑∑∑=====--=ni i n i i ni ii n i i n i i x n x y x n x y b 1221111)())((3.二次函数拟合 设2)(cxbx a x f y ++==,则得∑=-=ni i i y x f c b a M 12))((),,(∑=-++=ni i i i y cx bx a 122)(,这样,我们要求解的问题就是要寻找适当的a ,b ,c 使得),,(c b a M 达到最小,根据多元函数求极值的方法,我们可以通过令),,(c b a M 关于a ,b ,c 的导数为零,即:0)(212=-++=∂∂∑=ni i i i y cx bx a a M, 0)(2132=-++=∂∂∑=ni i i i i i y x cx bx ax b M, 0)(212432=-++=∂∂∑=ni i i i i i y x cx bx ax c M, 化简可得:∑∑∑∑=====++ni i ni ini i ni y x c x b a 112111,∑∑∑∑=====++ni i i n i in i ini i y x x c x b x a 113121,∑∑∑∑=====++ni i i n i in i in i iy x x c x b x a 12141312令∑==n i a 111, ∑==n i i x b 11, ∑==n i ix c 121,∑==ni i y d 11∑==ni i x a 12,∑==n i ix b 122,∑==n i ix c 132,∑==ni i i y x d 12∑==n i ix a 123,∑==n i ix b 133,∑==n i ix c 143,∑==ni i i y x d 123可解得:3*2*11*3*23*1*23*1*21*3*23*2*13*2*13*2*13*2*13*2*12*3*12*3*1c b a c a b c b a b c a b a c b c a c b d b c d b d c d b c c d b d c b a +--++-+-+-+-=3*2*11*3*23*1*23*1*21*3*23*2*12*1*31*2*31*2*32*1*32*3*12*3*1c b a c a b c b a b c a b a c b c a c d a d a c c a d d c a c d a d c a b +--++--+-++--= 321132312312132321132312132321321312*c *b +a *c *a -b *c *b -a *b *c +a *b *a +c *b *c -a *d *a -b *d *b -a *b *a +d *b *d -a *d *b +a *b *d a c =三、基本问题:编程实现拟合函数的求解,分别取拟合函数为线性函数和二次函数。
切比雪夫(Chebyshev)曲线拟合 C语言源程序
![切比雪夫(Chebyshev)曲线拟合 C语言源程序](https://img.taocdn.com/s3/m/032ccb034a7302768e9939ec.png)
切比雪夫(Chebyshev)曲线拟合(参考《常用算法程序集》)给定n个数据点,求切比雪夫意义下的最佳拟合多项式。
函数语句和形参说明:void chir(x,y,n,a,m)double x[n]: 存放给定n个数据点的X坐标double y[n]: 存放给定n个数据点的Y坐标int n: 给定数据点的个数double a[m+1]: 前m个元素返回m-1次拟合多项式的m个系数,最后一个元素返回拟合多项式的偏差最大值。
若最后一个元素为负值,则说明在迭代过程中参考偏差不再增大,其绝对值为当前选择的参考偏差。
Int m: 拟合多项式的项数,即拟合多项式的最高次为m-1。
要求m<=n且m<=20。
若m>n或m>20则自动按m=min(n-1,20)处理。
源程序:#include "math.h"void chir(x,y,n,a,m)int n,m;double x[],y[],a[];{ int m1,i,j,l,ii,k,im,ix[21];double h[21],ha,hh,y1,y2,h1,h2,d,hm;for (i=0; i<=m; i++) a[i]=0.0;if (m>=n) m=n-1;if (m>=20) m=19;m1=m+1;ha=0.0;ix[0]=0; ix[m]=n-1;l=(n-1)/m; j=l;for (i=1; i<=m-1; i++){ ix[i]=j; j=j+l;}while (1==1){ hh=1.0;for (i=0; i<=m; i++){ a[i]=y[ix[i]]; h[i]=-hh; hh=-hh;}for (j=1; j<=m; j++){ ii=m1; y2=a[ii-1]; h2=h[ii-1];for (i=j; i<=m; i++){ d=x[ix[ii-1]]-x[ix[m1-i-1]];y1=a[m-i+j-1];h1=h[m-i+j-1];a[ii-1]=(y2-y1)/d;h[ii-1]=(h2-h1)/d;ii=m-i+j; y2=y1; h2=h1;}}hh=-a[m]/h[m];for (i=0; i<=m; i++)a[i]=a[i]+h[i]*hh;for (j=1; j<=m-1; j++){ ii=m-j; d=x[ix[ii-1]];y2=a[ii-1];for (k=m1-j; k<=m; k++){ y1=a[k-1]; a[ii-1]=y2-d*y1;y2=y1; ii=k;}}hm=fabs(hh);if (hm<=ha) { a[m]=-hm; return;}a[m]=hm; ha=hm; im=ix[0]; h1=hh;j=0;for (i=0; i<=n-1; i++){ if (i==ix[j]){ if (j<m) j=j+1;}else{ h2=a[m-1];for (k=m-2; k>=0; k--)h2=h2*x[i]+a[k];h2=h2-y[i];if (fabs(h2)>hm){ hm=fabs(h2); h1=h2; im=i;} }}if (im==ix[0]) return;i=0;l=1;while (l==1){ l=0;if (im>=ix[i]){ i=i+1;if (i<=m) l=1;}}if (i>m) i=m;if (i==(i/2)*2) h2=-hh;else h2=hh;if (h1*h2>=0.0) ix[i]=im;else{ if (im<ix[0]){ for (j=m-1; j>=0; j--)ix[j+1]=ix[j];ix[0]=im;}else{ if (im>ix[m]){ for (j=1; j<=m; j++)ix[j-1]=ix[j];ix[m]=im;}else ix[i-1]=im;}}}例:取函数f(x)=arctgx在区间[-1,1]上的101个点x(i)=-1.0_0.02i, i=0, 1, …, 100其相应的函数值为y(i)=f(x(i))。
c拟合曲线
![c拟合曲线](https://img.taocdn.com/s3/m/4d0657a19a89680203d8ce2f0066f5335a8167b4.png)
c拟合曲线
在统计学和数据分析中,曲线拟合是一种通过数学模型来描述两个变量之间关系的方法。
C拟合曲线是一种常用的曲线拟合方法,其基本思想是通过最小二乘法,使得实际数据点和拟合曲线的误差平方和最小。
C拟合曲线的步骤如下:
1、确定自变量和因变量:首先需要确定两个变量之间的关系,其中一个是自变量,另一个是因变量。
例如,在预测某种药物的疗效时,自变量可能是药物剂量,因变量可能是治疗效果。
2、收集数据:根据确定的自变量和因变量,收集实际数据。
数据应该足够多,以便能够准确地拟合曲线。
3、绘制散点图:将收集到的数据绘制成散点图,以便更好地了解数据之间的关系。
选择合适的曲线模型:根据散点图的形状和数据之间的关系,选择合适的曲线模型进行拟合。
常见的曲线模型包括线性模型、二次模型、指数模型等。
4、进行C拟合:使用最小二乘法或其他优化算法,对选择的曲线模型进行拟合,得到拟合曲线的参数。
5、评估拟合效果:通过计算误差平方和、R平方值等指标,评估拟合效果的好坏。
如果拟合效果不好,可能需要重新选择曲线模型或重新收集数据。
6、应用拟合曲线:根据拟合得到的曲线模型,可以预测新的自变量下的因变量的值,或者用来解释和预测现实世界中的现象。
C拟合曲线在许多领域都有广泛的应用,例如经济学、生物学、医学、工程学等。
通过C拟合曲线,我们可以更好地理解数据之间的关系,预测未来的趋势,并为决策提供科学依据。
需要注意的是,C拟合曲线只是一种方法,其结果会受到数据质量、模型选择等因素的影响。
因此,在使用C拟合曲线时,需要充分考虑数据的特性和模型的适用范围,并进行合理的评估和解释。
曲线拟合代码
![曲线拟合代码](https://img.taocdn.com/s3/m/c9d0713810661ed9ac51f308.png)
传感器作业#include <math.h>#include <stdio.h>void spir(int n,int m,double x[],double y[],double a[], double dt[]){int i,j,k;double alpha,p,q,g,w,beta,d1,d2,s[20],t[20],b[20];for (i=0; i<=m-1;i++) a[i]=0.0;if (m>n) m=n;if (m>20) m=20;b[0]=1.0;d1=n; alpha=0.0;q=0.0;for (i=0;i<=n-1;i++) {alpha=alpha+x[i];q=q+y[i];}q=q/d1; //q0alpha=alpha/d1; //alpha(0)a[0]=q*b[0];if (m>1){t[1]=1.0;t[0]=-alpha;d2=0.0;q=0.0;g=0.0;for (i=0;i<=n-1;i++) //计算q1,alpha(1)与d1{w=x[i]-alpha;d2=d2+w*w;q=q+y[i]*w;g=g+x[i]*w*w;}q=q/d2; //q1alpha=g/d2; //alpha(1)beta=d2/d1; //计算beta(1)d1=d2;a[1]=q*t[1];a[0]=q*t[0]+a[0];}for (j=2;j<=m-1;j++) //递推计算Qj(x){s[j]=t[j-1];s[j-1]=-alpha*t[j-1]+t[j-2];if (j>=3)for (k=j-2;k>=1;k--) s[k]=-alpha*t[k]+t[k-1]-beta*b[k];s[0]=-alpha*t[0]-beta*b[0];d2=0.0; q=0.0; g=0.0;for (i=0; i<=n-1;i++) //计算qj,alpha(j)与dj{w=s[j];for (k=j-1;k>=0;k--) w=w*x[i]+s[k];d2=d2+w*w; q=q+y[i]*w;g=g+x[i]*w*w;}q=q/d2; //qjalpha=g/d2; //alpha(j)beta=d2/d1; //计算beta(j)d1=d2;a[j]=q*s[j];t[j]=s[j];for (k=j-1;k>=0;k--){a[k]=q*s[k]+a[k];b[k]=t[k];t[k]=s[k];}}dt[0]=0.0; dt[1]=0.0;dt[2]=0.0;for (i=0;i<=n-1;i++){w=a[m-1];for (k=m-2;k>=0;k--) w=a[k]+w*x[i];p=w-y[i];if (fabs(p)>dt[2]) dt[2]=fabs(p);dt[0]=dt[0]+p*p;dt[1]=dt[1]+fabs(p);}return;}void main(){float m,n;double a[3],dt[3];double x[9]={250,500,750,1000,1250,1500,1750,2000,2250};double y[9]={5.23,4.39,3.69,3.12,2.68,2.34,2.09,1.92,1.81};double x1[9]={250,500,750,1000,1250,1500,1750,2000,2250};double y1[9]={5.06,4.31,3.68,3.17,2.77,2.46,2.24,2.09,1.99};double x2[9]={250,500,750,1000,1250,1500,1750,2000,2250};double y2[9]={5.62,4.68,3.87,3.19,2.62,2.17,1.82,1.58,1.43};spir(9,3,x,y,a,dt);printf("请输入传感器1的输入频率f1=");scanf("%f",&m);n=a[0]+a[1]*m+a[2]*m*m;printf("经计算得浓度值为:%8.2f",n);printf("\n");spir(9,3,x1,y1,a,dt);printf("请输入传感器2的输入频率f2=");scanf("%f",&m);n=a[0]+a[1]*m+a[2]*m*m;printf("经计算得浓度值为:%8.2f",n);printf("\n");spir(9,3,x2,y2,a,dt);printf("请输入传感器3的输入频率f3=");scanf("%f",&m);n=a[0]+a[1]*m+a[2]*m*m;printf("经计算得浓度值为:%8.2f",n);printf("\n");return;}。
傅里叶曲线拟合c语言
![傅里叶曲线拟合c语言](https://img.taocdn.com/s3/m/2596fb762a160b4e767f5acfa1c7aa00b42a9d54.png)
傅里叶曲线拟合c语言一、引言傅里叶曲线拟合是一种数学方法,用于将复杂的波形分解成一系列简单的正弦和余弦函数。
这种拟合方法在信号处理、图像处理、音频处理等领域广泛应用。
本文将介绍如何使用C语言实现傅里叶曲线拟合算法,并探讨其原理和应用。
二、傅里叶曲线拟合原理傅里叶曲线拟合基于傅里叶级数展开定理,将一个周期函数表示为无穷多个正弦和余弦函数的线性组合。
傅里叶级数展开定理可以表示为以下公式:f(t)=a0+∑(a n cos(nωt)+b n sin(nωt))∞n=1其中,f(t)是待拟合的周期函数,a0是直流分量,a n和b n是傅里叶系数,ω是角频率,t是时间。
通过求解傅里叶系数,可以得到拟合函数的参数。
三、C语言实现傅里叶曲线拟合算法为了实现傅里叶曲线拟合算法,我们需要以下几个步骤:1. 采样信号首先,我们需要从待拟合的周期函数中采样一些数据点。
这些数据点将用于计算傅里叶系数。
在C语言中,可以使用数组来存储采样数据。
2. 计算傅里叶系数接下来,我们需要计算傅里叶系数。
根据傅里叶级数展开定理,可以使用以下公式计算傅里叶系数:a n=2T∫fT(t)cos(nωt)dtb n=2T∫fT(t)sin(nωt)dt其中,T是采样周期。
在C语言中,可以使用循环和积分算法来计算傅里叶系数。
3. 拟合函数计算得到傅里叶系数后,我们可以使用这些系数来构造拟合函数。
拟合函数的形式为:f(t)=a0+∑(a n cos(nωt)+b n sin(nωt))Nn=1其中,N是傅里叶级数的阶数。
在C语言中,可以使用循环来计算拟合函数的值。
4. 误差评估最后,我们需要评估拟合函数与原始函数之间的误差。
可以使用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来评估拟合效果。
RMSE的计算公式为:RMSE=√1n∑(f(t i)−f fit(t i))2ni=1其中,n是采样点的数量,f(t i)是原始函数在时间点t i的值,f fit(t i)是拟合函数在时间点t i的值。
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#include<>
#include<>
void nihe();
void gs();
void main()
{
int i,j,m,n;
float o[50];
\
float x[50] , y[50] ,a[50][50];
printf("输入数据节点数 n = ",n);
scanf("%d",&n);
for( i=1;i<=n;i++)
{
printf(" i = %d\n",i);
}
printf("各节点的数据 x[i] \n");
、
for(i=1;i<=n;i++)
{
printf("x[%d] = ",i);
scanf("%f",&x[i]);
}
printf("各节点的数据 y[i] \n");
for(i=1;i<=n;i++)
{
¥
printf("y[%d] = ",i);
scanf("%f",&y[i]);
}
printf("\n");
printf("拟合的多项式次数 m = ", m);
scanf("%d",&m);
¥
}
void nihe(float x[50], float y[50], int m ,int n) {
int i,j,k=0,c=1,w=1;
float f,a[50][50] , o[50];;
~
do
{
f=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
f=f+pow( x[i] , k)*pow( x[i] , k);
}
…
a[c][c]=f ;
a[c+1][c-1]=f;
a[c-1][c+1]=f;
c++;
k++;
}while(k<=m);
,
k=1;c=1;
do
{
f=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
f=f+pow( x[i] , k);
}
*
a[c+1][c]=f;
a[c][c+1]=f;
c++;
k++;
k++;
}while(k<=m+1);
)
k=0;c=1;
do
{
f=0;
for(i=1;i<=n;i++)
{
f=f+y[i]*pow( x[i] , k);
,
}
k++;
a[c][m+2]=f;
c++;
}while(k<=m);
for(i=1;i<=m+1;i++)
{。
for(j=1;j<=m+2;j++)
{
printf("%f\t",a[i][j]);
}
printf("\n");
}
,
printf("------------------------------------------------------------------------\n");
}
void gs(float a[50][50], float o[50], int m)
{
int i,j,c=1,z=1,t=1,w=1,n;
float l,max,p,q;
-
n=m+1;
do
{
max=a[z][t];
for(i=z+1,j=t;i<=n;i++)
{
{
if(fabs(a[i][j])>fabs(max))
{
max=a[i][j];
w=i;
}
else
{
~
w=z;
}
}
if(c<=n-1)
{for(i=z,j=t;j<=n+1;j++)
{
q=a[i][j];
a[i][j]=a[w][j] ;
)
a[w][j]=q;
}
}
for(i=1;i<=n;i++)
{
for(j=1;j<=n+1;j++)
{
printf("%f\t",a[i][j]);
-
}
printf("\n");
}
printf("------------------------------------------------------------------------\n");
for(i=z,w=t;i<=n;i++)
{
l=a[i+1][w]/a[w][w];
(
for(j=1;j<=n+1;j++)
{
a[i+1][j]=a[i+1][j]-l*a[w][j];
}
}
z++;
t++;
c++;
-
}while(c<=n);
if(a[n][n]==0)
{
printf("矩阵奇异\n");
return;
}
else
{
i=n;
o[i]=(a[i][n+1]/a[i][i]);
for(i=n-1;i>=1;i--)
{
p=0;
for(j=i;j<n;j++)
{
p=p+a[i][j+1]*o[j+1];
}
o[i]=(a[i][n+1]-p)/a[i][i];
}
}
for(i=1;i<=m+1;i++)
{
printf("o[%d]=%f\n",i,o[i]);
}
}。