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搜索资源 - spline least square
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理解函数插值与拟和的基本原理。掌握多项式插值、样条插值以及最小二乘法拟和的编程实现。-Interpolation and to understand the function and basic principles. Have polynomial interpolation, spline interpolation and least square method and the programming to be.
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采用最小二乘法，样条差值等各种方法进行数值计算，并画出相应的图形-Using the least square method, spline method of difference and other numerical calculations and draw the corresponding graph
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用切比雪夫多项式逼近已知函数
用勒让德多项式逼近已知函数
用帕德形式的有理分式逼近已知函数
用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式
求已知函数的最佳平方逼近多项式
用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数
离散周期数据点的傅立叶逼近
用自适应分段线性法逼近已知函数
用自适应样条逼近（第一类）已知函数
离散试验数据点的多项式曲线拟合
离散试验数据点的线性最小二乘拟合
离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合
-By using Chebyshev poly
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三次B样条最小二乘拟合，附文献，Approximation of data using cubic B′ ezier curve least square fi tting，Author: M Khan-Cubic B-spline least squares fitting and literature. Approximation of data using cubic B ezier curve least square fitting, Author: M Khan,
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用三次样条插值，最小二乘法，牛顿法做的一个数值计算，有源代码和具体例子-Using cubic spline interpolation, least square method, one of Newton s method to do numerical calculation, have the source code and specific examples
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切比雪夫 用切比雪夫多项式逼近已知函数
勒让德 用勒让德多项式逼近已知函数
帕德 用帕德形式的有理分式逼近已知函数
lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式
ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式
方舟子 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数
事实上的部队 离散周期数据点的傅立叶逼近
SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数
SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函数
multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合
LZXEC 离散
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SciPy—数值计算库
在NumPy的基础上增加一些功能
1、常数和特殊函数
2、线性代数-linalg
3、优化
（1）非线性方程组求解
（2）最小二乘拟合
（3）函数最小值
4、插值—interpolate
（1）B样条曲线插值
（2）外推和Spline拟合
（3）二维插值
5、数值积分—integrate
（1）球的体积
（2）解常微分方程组
6、统计—stats
（1）连续和离散概率分布
（2）二项、泊松、伽玛分布
7、稀疏矩阵—sparse(On t
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