拟合;试验目标;拟合;拟合问题引例1;拟合问题引例2;曲线拟合问题提法;拟合与插值关系;最临近插值、线性插值、样条插值与曲线拟合结果：;曲线拟合问题最惯用解法——线性最小二乘法基本思绪;线性最小二乘法求解：预备知识;线性最小二乘法求解;线性最小二乘拟合f(x)=a1r1(x)+…+amrm(x)中函数{r1(x),…rm(x)}选取;用MATLAB解拟合问题;用MATLAB作线性最小二乘拟合;即要求出二次多项式:;1）输入以下命令：
x=0:0.1:1;
y=[-0.4471.9783.286.167.087.347.669.569.489.3011.2];
R=[(x.^2)xones(11,1)]；
A=R\y;;1.lsqcurvefit
已知数据点：xdata=（xdata1，xdata2，…，xdatan），
ydata=（ydata1，ydata2，…，ydatan）
;输入格式为:
(1)x=lsqcurvefit(‘fun’,x0,xdata,ydata);
(2)x=lsqcurvefit(‘fun’,x0,xdata,ydata,options);
(3)x=lsqcurvefit(‘fun’,x0,xdata,ydata,options,’grad’);
(4)[x,options]=lsqcurvefit(‘fun’,x0,xdata,ydata,…);
(5)[x,options,funval]=lsqcurvefit(‘fun’,x0,xdata,ydata,…);
(6)[x,options,funval,Jacob]=lsqcurvefit(‘fun’,x0,xdata,ydata,…);;lsqnonlin用以求含参量x（向量）向量值函数
f(x)=(f1(x),f2(x),…,fn(x))T中参量x，使得
最小。
其中fi（x）=f（x，xdatai，ydatai）
=F(x,xdatai)-ydatai
;输入格式为：
1）x=lsqnonlin（‘fun’，x0）；
2）x=lsqnonlin（‘fun’，x0，options）；
3）x=lsqnonlin（‘fun’，x0，options，‘grad’）；
4）[x，options]=lsqnonlin（‘fun’，x0，…）；
5）[x，options，funval]=lsqnonlin（‘fun’，x0，…）；;;MATLAB(fzxec1);3）运算结果为：
f=0.00430.00510.00560.00590.0061
0.00620.00620.00630.00630.0063
x=0.0063-0.00340.2542;MATLAB(fzxec2);;MATLAB解应用问题实例;MATLAB(dianzu1);一室模型：将整个机体看作一个房室，称中心室，室内血药浓度是均匀。快速静脉注射后，浓度马上上升；然后快速下降。当浓度太低时，达不到预期治疗效果；当浓度太高，又可能造成药品中毒或副作用太强。临床上，每种药品有一个最小有效浓度c1和一个最大有效浓度c2。设计给药方案时，要使血药浓度保持在c1~c2之间。本题设c1=10，c2=25(ug/ml).;在试验方面,对某人用快速静脉注射方式一次注入该药品300mg后,在一定时刻t(小时)采集血药,测得血药浓度c(ug/ml)以下表:;给药方案;3.血液容积v,t=0注射剂量d,血药浓度马上为d/v.;用线性最小二乘拟合c(t);给药方案设计;故可制订给药方案：;;某居民区有一供居民用水园柱形水塔，普通能够经过测量其水位来预计水流量，但面临困难是，当水塔水位下降到设定最低水位时，水泵自动开启向水塔供水，到设定最高水位时停顿供水，这段时间无法测量水塔水位和水泵供水量．通常水泵天天供水一两次，每次约两小时.
水塔是一个高12.2米，直径17.4米正园柱．按照设计，水塔水位降至约8.2米时，水泵自动开启，水位升到约10.8米时水泵停顿工作．
表1是某一天水位测量统计，试预计任何时刻（包含水泵正供水时