极值斜率分段线性拟合法

ME3255 计算力学 (2017 年春季) 课程简介: 本课程教授学生使用 Matlab/Octave 进行科学编程。内容涵盖数值方法、最佳编程实践和版本控制，并将这些方法应用于解决各种物理问题。 学习目标: 学生将能够创建线性和非线性问题的数值近似。 学生将理解由浮点运算和数值方法产生的近似值。 学生将学会使用数值微分和积分方法求解微分方程。 学生将学习 Git 版本控制、Matlab/Octave 函数和编程最佳实践。 课程安排: 时间：上午 9:30-10:45 地点：Francis L. Castleman bdg (CAST) 会议室 212 授课教师: Ryan C. Cooper 教授 办公时间：Engineering II 315 室，周一 2:30-4:30pm，周四 11am-1pm 助教: 张培玉（研究生） 办公时间：周五 9:00-11:00am，Engineering II 会议室 315 课程信息: 先修课程：CE 3110，MATH 2410Q 教材：Chapra, Steven，《面向工程师和科学家的 MATLAB 应用数值方法》

研究分段曲线拟合方法，可将其表述为一种程序，用以自动实现曲线的分段拟合。

分段线性插值代码，可用于计算给定范围内数据的插值。

这份资料提供了一种基于粒子群算法的非线性函数极值寻优方法，可以通过模拟粒子群体的行为来搜索问题的最优解。

此函数集提供了几个基于MATLAB原生polyfit函数的便捷扩展，允许对多项式拟合应用以下约束： 强制y截距为指定值 强制y截距和斜率（在x=0处）为指定值 强制y截距、斜率和指定根值 这些扩展函数简化了满足特定拟合要求的过程，提供了更灵活的数据拟合选项。

线性最小二乘拟合采用多项式拟合，MATLAB 提供 polyfit 函数用于拟合 m 次多项式，返回系数向量 a。拟合后，可以使用 polyval 函数计算指定点的多项式值 y。

这是一个关于在MATLAB 7.0上运行的线性拟合课程设计，已经经过调试。

光滑性的数学定义：若函数 (曲线) 具有连续的 k 阶导数，则称该曲线具有 k 阶光滑性。更高阶的光滑性意味着曲线更加平滑。 是否存在低次分段多项式实现高阶光滑性的方法？答案是肯定的，三次样条插值就是一个很好的例子。

CM3过程专注于功能数据字段的极值和离散数据字段的M4过程建模时空依赖结构。随着给定数据集，软件能够估计尾部依赖的长度、极值模式的数量以及模式及其相对发生频率。它提供了一个完整的建模框架，模拟不同模式，使用户在应用到真实案例之前能够优化参数。软件包含五个演示文件，其中包括电价应用程序。通用例程涵盖Medoids（PAM）聚类、非参数Frechet标准化以及经典运行估计器的极值指数。

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