Matlab数据拟合在数学建模中的应用
Matlab 的数据拟合功能，真的是做数学建模时的利器。尤其是它的polyfit和polyval这对搭档，用起来既简单又高效。多项式拟合、线性拟合、甚至指数拟合，几行代码就能搞定，响应也快，图也好看，真的挺香的。
polyfit的多项式拟合挺适合那种数据趋势但不规则的场景，比如某些实验测量数据。你给它一组点，它就能给你画出一条最优曲线，用的是最小二乘法，也就是误差最小的那种。你只要输入阶数，它就自己帮你算。
如果你只想拟合一条直线，线性拟合就够用了。比如文里提到的金属加工磨损例子，用一阶拟合就能大致看出刀具的磨损趋势。这时候polyfit(x, y, 1)就行了，再配个plot画出来，一目了然。
更厉害的是，碰到非线性的场景，像指数关系那种，Matlab 也不怵。你可以先把数据做下变量代换，比如对数变换，把指数关系变成线性的，再丢给polyfit搞定。混凝土应力应变那段例子就挺典型的，能帮你找到背后的数学规律。
图形可视化也值得夸一下。配合plot、scatter这些函数，拟合结果看得清清楚楚，方便你快速判断拟合效果。就算你对数学不太熟，只要逻辑通、函数清，Matlab 基本能让你一路顺。
，如果你在建模时经常需要实验数据、预测趋势，那Matlab 的数据拟合工具箱真的蛮值一试。想深入了解的可以看看这些资源，实战感强：
如果你手上有观测数据，又不想自己推导公式，直接用polyfit + plot试试，省心又高效。
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