逼近理论

MATLAB函数逼近方法详解 本章深入探讨利用MATLAB实现函数逼近的各种方法。函数逼近，也称为曲线拟合，在数据分析和数学建模中扮演着至关重要的角色。 内容涵盖： 多项式逼近: 使用 polyfit 和 polyval 函数拟合不同阶数的多项式。 插值方法: 探索线性、样条和三次插值技术，并比较它们的优缺点。 最小二乘逼近: 理解最小二乘法的原理，并使用 lsqcurvefit 函数进行非线性函数拟合。 曲线平滑: 学习如何使用移动平均滤波器和 Savitzky-Golay 滤波器进行数据平滑处理。 通过丰富的示例和代码演示，您将掌握如何选择合适的函数逼近方法，并使用 MATLAB 高效地实现它们，从而对您的数据进行建模和分析。

利用 MATLAB 开发了一维数据的自由结点样条最小二乘逼近方法。

最佳逼近理论基本概念 不相容线性方程组解与切比雪夫逼近 多项式和线性族的切比雪夫逼近 最小平方逼近 有理逼近 补充课题（含杰克逊定理逆定理、折线逼近等）

Matlab编程：Carathéodory-Fejér逼近。计算r_uuu上指数函数的最优有理近似，类似于Trefethen的方法。

BP算法被用来实现对曲线的动态逼近，输出结果展示曲线的精确逼近过程。详细解释了BP算法的执行步骤，并在程序中提供了详细的注释。

运行命令 taylortool 即可启动泰勒级数逼近分析器。该分析器提供交互式界面，方便用户进行泰勒级数逼近相关的分析与计算。

【经验分享】matlab优化最佳平方逼近算法代码下载

这是一个展示在Matlab中使用RBF网络逼近非线性函数的实例，帮助读者理解其应用。所包含的文件有：20090630152009375.jpg 和结果文件：20090630151956218.jpg。

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。