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计算方法C（2014-2015-2）【不同拟合曲线的比较】实验报告学号：******* 姓名：*****8课程教师：戴克俭教学班级：无实验三 不同拟合曲线的比较实验目的：掌握曲线拟合和最小二乘法的思想，比较不同拟合曲线的精度。
实验题目：下表给出了我国1949~1984年间的一些人口数据，分别按下述方案求最小二乘拟合函数及其偏差平方和Q ，求1969年人口并预测方案I 拟合函数取如下形式的三次多项式3322101)(x a x a x a a x F +++=方案II 用离散正交多项式求三次拟合多项式)(2x F 方案III 用离散正交多项式求四次拟合多项式)(3x F 方案IV 拟合函数为如下形式的函数10sin)(4xb a x F π+=算法流程图如下：i、方案1 ii、方案2iii、方案3iv、方案4源程序清单如下：i、方案1图1：求3次多项式图2：求偏差ii、方案2图3：求3次多项式iii、方案3图4：求4次多项式图5：求sin(π*X/10)图6：nafit函数M文件图7:命令行输入运算结果如下：⑴、方案1P(X)=745181.85611415-1135.160413656X+0.576328328X^2-0.000097520X^3 P(1969)= 11.4973750142380600 亿P(2000)=14.3408021503128110亿图8 拟合曲线：蓝色线表示拟合曲线P(X)，红色线表示真实数据误差很大⑵、方案2P(X)=732370.3125-1115.615844727X+0.566389024X^2-0.000095836X^3P(1969)= 4.1277828774182126亿P(2000)= 6.7190460005076602亿图9 拟合曲线：蓝色线表示拟合曲线P(X)，红色线表示真实数据误差很大⑶、方案3P(X)=30212.5+320.9404296875X-0.5357236862X^2+0.0002799341X^3-0.000000048X^4P(1969)= 627.7665998683078200 亿P(2000)= 671.4145749998278900 亿图10 拟合曲线：蓝色线表示拟合曲线P(X)，红色线表示真实数据蓝色线的数值全是上百亿与实际严重不符误差巨大⑷、方案4P(X)=0.2414+7.7753sin(π*X/10)P(1969)= 2.6441006951177228 亿P(2000)= 0.2413990828363674 亿图11 拟合曲线：蓝色线表示拟合曲线P(X)，整体看该曲线具有和sin近似的周期性质，与实际数据不是很符合。
eigen库曲线拟合（实用版）目录1.Eigen 库简介2.曲线拟合的概念与方法3.Eigen 库中的曲线拟合算法4.Eigen 库曲线拟合的实例与应用5.总结正文【1.Eigen 库简介】Eigen 库是一个开源的 C++库，主要用于线性代数、矩阵计算和其他相关领域。
它提供了大量的计算算法和工具，使得开发者可以更加高效地处理复杂的数学问题。
Eigen 库被广泛应用于各种领域，如计算机视觉、图形学、控制系统等。
【2.曲线拟合的概念与方法】曲线拟合是一种数学方法，通过寻找一条曲线来最佳地表示一组数据点。
拟合的方法有很多种，如最小二乘法、逆距离加权法、多项式拟合等。
曲线拟合在实际应用中有广泛的应用，例如在数据分析、信号处理、图像处理等领域。
【3.Eigen 库中的曲线拟合算法】Eigen 库提供了丰富的曲线拟合算法，包括线性拟合、多项式拟合、非线性拟合等。
这些算法都基于模板类，使用方便且高效。
（1）线性拟合：Eigen 库中的线性拟合算法主要使用Levenberg-Marquardt 算法，它是一种迭代算法，可以用于解决最小二乘问题。
（2）多项式拟合：Eigen 库中的多项式拟合算法可以用于拟合数据点，通过调整多项式系数来获得最佳拟合效果。
（3）非线性拟合：Eigen 库中的非线性拟合算法可以用于处理非线性数据关系，例如指数拟合、对数拟合等。
【4.Eigen 库曲线拟合的实例与应用】下面通过一个简单的例子来说明如何使用 Eigen 库进行曲线拟合。
假设我们有以下一组数据点：x: [1, 2, 3, 4, 5], y: [2, 4, 5, 8, 10]首先，我们需要将这些数据点表示为 Eigen 库中的矩阵或向量。
然后，我们可以使用 Eigen 库中的曲线拟合算法来拟合一条直线，如下所示：```cpp#include <iostream>#include <Eigen/Dense>using namespace Eigen;using namespace std;int main() {// 创建数据矩阵MatrixXd x(5, 1);VectorXd y(5);x << 1, 2, 3, 4, 5;y << 2, 4, 5, 8, 10;// 进行线性拟合double x_mean = x.mean();double y_mean = y.mean();double num = 0.0, den = 0.0;for (int i = 0; i < x.size(); ++i) {num += (x(i, 0) - x_mean) * (y(i) - y_mean);den += (x(i, 0) - x_mean) * (x(i, 0) - x_mean);}double k = num / den;double b = y_mean - k * x_mean;// 输出拟合结果cout << "拟合后的直线为：y = " << k << "x + " << b << endl;return 0;}```通过这个简单的例子，我们可以看到如何使用 Eigen 库进行曲线拟合。
第三章数据拟合知识点：曲线拟合概念，最小二乘法。
1 .背景已知一些离散点值时，可以通过构造插值函数来近似描述这些离散点的运动规律或表现这些点的隐藏函数观测到的数据信息• •*■*曲线拟合方法也可以实现这个目标，不同的是构造拟合函数。
两种方法的一个重要区别是：由插值方法构造的插值函数必须经过所有给定离散点，而曲线拟合方法则没有这个要求，只要求拟合函数(曲线)能“最好”靠近这些离散点就好。
2.曲线拟合概念实践活动中，若能观测到函数y=f(x)的一组离散的实验数据(样点):(x i,y)，i=1，2…,n。
就可以采用插值的方法构造一个插值函数x)，用「x)逼近f(x)。
插值方法要求满足插值原则xj=y i,蕴涵插值函数必须通过所有样点。
另外一个解决逼近问题的方法是考虑构造一个函数X）最优靠近样点，而不必通过所有样点。
如图。
即向量T= （「X1），X2），•••「x n））与丫= （y1, y2, ）的某种误差达到最小。
按T和丫之间误差最小的原则作为标准构造的逼近函数称拟合函数。
曲线拟合问题：如何为f（x）找到一个既简单又合理的逼近函数X）。
曲线拟合：构造近似函数x）,在包含全部基节点x<i=1 , 2…,n）的区间上能“最好”逼近f（x）（不必满足插值原则）。
逼近/近似函数y=「x）称经验公式或拟合函数/曲线。
拟合法则：根据数据点或样点（xy）, i=1 , 2…,n，构造出一条反映这些给定数据一般变化趋势的逼近函数y=「x），不要求曲线■- x）经过所有样点，但要求曲线x）尽可能靠近这些样点，即各点误差S i= x i）-y i按某种标准达到最小。
均方误差/误差平方和/误差的2-范数平方：n卜||2八1i 4常用误差的2-范数平方作为总体误差的度量，以误差平方和达到最小作为最优标准构造拟合曲线的方法称为曲线拟合的最小二乘法（最小二乘原理）。
3.多项式拟合2012〜2013学年第2学期计算方法 教案 计1101/02 , 1181 开课时间：2012-02年4月第三版 第三章数据拟合 2h 3(1) 线性拟合给定一组(x i ,y i ), i=1 , 2…,n 。
线性曲线拟合程度计算公式引言。
线性曲线拟合是一种常见的数据分析方法，它可以帮助我们找到数据中的趋势和规律。
在实际应用中，我们经常需要评估线性曲线拟合的程度，以确定拟合是否准确。
本文将介绍线性曲线拟合程度的计算公式，并讨论其在实际应用中的意义和应用。
线性曲线拟合程度计算公式。
线性曲线拟合程度的计算公式通常使用R方值（R-squared）来衡量。
R方值是一个统计量，用于评估拟合模型对观测数据的拟合程度。
它的取值范围在0到1之间，越接近1表示拟合越好，越接近0表示拟合越差。
R方值的计算公式如下：R方 = 1 (Σ(yi ŷi)²) / Σ(yi ȳ)²。
其中，yi表示观测数据的实际值，ŷi表示拟合模型的预测值，ȳ表示观测数据的平均值。
通过计算R方值，我们可以评估拟合模型对观测数据的解释能力，进而确定拟合的程度。
R方值的意义和应用。
R方值是一种常用的拟合程度衡量指标，它在实际应用中具有重要的意义和应用价值。
首先，R方值可以帮助我们评估拟合模型的准确性。
通过比较不同模型的R方值，我们可以确定哪个模型对观测数据的拟合效果更好，从而选择最合适的模型。
其次，R方值还可以帮助我们理解数据的变异性。
当R方值接近1时，说明观测数据的变异性大部分可以由拟合模型解释，反之则说明模型的解释能力较弱。
最后，R方值还可以用于预测模型的可靠性。
当R方值较高时，我们可以认为拟合模型的预测结果比较可靠，反之则需要对模型进行进一步的验证和调整。
实际应用。
线性曲线拟合程度计算公式在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在金融领域，我们经常需要对股票价格走势进行拟合分析，以预测未来的价格变化。
通过计算R 方值，我们可以评估拟合模型对股票价格走势的拟合程度，从而确定预测结果的可靠性。
在医学领域，线性曲线拟合也常用于分析药物的剂量-效应关系。
通过计算R方值，我们可以评估拟合模型对药物剂量和效应之间的关系的拟合程度，从而确定最佳的用药方案。
拟合曲线的方法(一)拟合曲线拟合曲线是一种数据分析方法，用于找到最符合给定数据的函数曲线。
在实际应用中，拟合曲线广泛应用于计算机图形学、统计学和机器学习等领域。
不同的方法可以应用于不同类型的数据和问题，下面将介绍几种常见的拟合曲线方法。
线性拟合线性拟合是最简单也是最常见的拟合曲线方法之一。
其基本思想是通过一条直线来拟合数据点。
线性拟合常用于描述两个变量之间的线性关系。
线性拟合的数学模型可以表示为：y=a+bx，其中y是因变量，x是自变量，a是截距，b是斜率。
线性拟合的目标是通过最小化实际数据点和拟合直线之间的误差来确定最佳的a和b。
多项式拟合多项式拟合是一种通过多项式函数来拟合数据点的方法。
多项式函数是由多个幂函数组成的函数，可以适应各种形状的数据。
多项式拟合的数学模型可以表示为：y=a0+a1x+a2x2+⋯+a n x n，其中y是因变量，x是自变量，a0,a1,…,a n是拟合函数的系数。
多项式拟合的目标是通过最小化实际数据点和拟合曲线之间的误差来确定最佳的系数。
曲线拟合曲线拟合是一种通过曲线函数来拟合数据点的方法。
曲线函数可以是任意形状的函数，可以适应各种复杂的数据。
常见的曲线拟合方法包括：贝塞尔曲线拟合贝塞尔曲线拟合是一种用于拟合平滑曲线的方法。
贝塞尔曲线由控制点和节点构成，通过调整控制点的位置来改变曲线的形状。
贝塞尔曲线拟合的目标是通过最小化实际数据点和贝塞尔曲线之间的误差来确定最佳的控制点和节点。
样条曲线拟合样条曲线拟合是一种用于拟合光滑曲线的方法。
样条曲线由多个局部曲线段组成，每个曲线段由一组控制点和节点定义。
样条曲线拟合的目标是通过最小化实际数据点和样条曲线之间的误差来确定最佳的控制点和节点。
非线性拟合非线性拟合是一种用于拟合非线性关系的方法。
非线性关系在现实世界中很常见，例如指数函数、对数函数等。
非线性拟合的数学模型可以表示为：y=f(x,θ)，其中y是因变量，x是自变量，θ是模型的参数。
曲线拟合的数值计算方法实验【摘要】实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。
曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。
曲线直线化是曲线拟合的重要手段之一。
对于某些非线性的资料可以通过简单的变量变换使之直线化，这样就可以按最小二乘法原理求出变换后变量的直线方程，在实际工作中常利用此直线方程绘制资料的标准工作曲线，同时根据需要可将此直线方程还原为曲线方程，实现对资料的曲线拟合。
常用的曲线拟合有最小二乘法拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、线性插值、三次样条插值、端点约束。
关键词曲线拟合、最小二乘法拟合、幂函数拟合、对数函数拟合、线性插值、三次样条插值、端点约束一、实验目的1.掌握曲线拟合方式及其常用函数指数函数、幂函数、对数函数的拟合。
2.掌握最小二乘法、线性插值、三次样条插值、端点约束等。
3.掌握实现曲线拟合的编程技巧。
二、实验原理1.曲线拟合曲线拟合是平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。
用解析表达式逼近离散数据的一种方法。
在科学实验或社会活动中，通过实验或观测得到量x与y的一组数据对（X i，Y i)（i=1，2，...m），其中各X i 是彼此不同的。
人们希望用一类与数据的背景材料规律相适应的解析表达式，y=f(x，c）来反映量x与y之间的依赖关系，即在一定意义下“最佳”地逼近或拟合已知数据。
f(x，c)常称作拟合模型，式中c=(c1，c2，…c n)是一些待定参数。
当c在f中线性出现时，称为线性模型，否则称为非线性模型。
有许多衡量拟合优度的标准，最常用的一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差)，c）-f （f y e k k k =的加权平方和达到最小，此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据的拟合曲线。
曲线拟合方法曲线拟合方法是一种利用有限的数据点来拟合出一条最合适的曲线的数学技术。
它可以用来描述某一给定的实际场景或其他类型的复杂数据，从而获得较准确的曲线。
曲线拟合方法可以用于类似统计学、模式识别、算法实现等诸多领域。
一般来说，曲线拟合方法基于两个基本概念，即模型选择和参数估计。
模型选择是指选择能够最好描述给定数据的模型，而参数估计是指寻找出能使模型最好描述数据的参数。
这一类方法涉及的具体内容可以归纳为多元函数拟合，初等函数拟合，最小二乘法，最小均方法，最小二乘曲线拟合，加权最小二乘法，最大期望法，梯度下降法和计算流模型等，它们可以用数学公式和求解方法描述。
多元函数拟合是曲线拟合的常见方法，它是指利用多个变量来拟合出某一曲线。
即将函数拟合为具体的表达式形式，从而获得一个具体的拟合曲线。
这类方法通常采用最小二乘法来求解参数，从而获得拟合曲线。
初等函数拟合是曲线拟合中一种简单的方法，它是指使用初等函数（指一次函数、二次函数、三次函数等）来拟合给定的数据点，这些函数可以通过一定的规律参数来拟合数据点。
初等函数早在18世纪就发明了，它的正确率和准确率一直受到广泛赞扬。
最小二乘法是曲线拟合方法中最常用的算法之一，它是指在曲线拟合过程中基于最小二乘原理，对参数估计值进行优化。
注意，在使用最小二乘法时，最重要的是要保证拟合曲线的误差能够被最小化，从而能够得到尽可能最准确的结果。
最小均方法是曲线拟合方法中有效的数据模型估计方法，它是指用最小均方值来评估给定的参数，从而获得拟合曲线。
最小均方法与最小二乘法的基本思想相同，但其实现方法有所不同，例如它利用线性代数知识，从而可以计算出拟合曲线。
最小二乘曲线拟合是一种更加复杂的拟合方法，它是指用最小二乘法来拟合非线性的数据。
该方法利用最小二乘法求解参数，从而获得拟合曲线，因此曲线的拟合精度会更高。
加权最小二乘法是曲线拟合方法中有效的算法，它是指在曲线拟合过程中，对数值加权，以满足某些特定要求，并利用最小二乘法来估计参数值，从而得到更准确的拟合曲线。
曲线拟合中 t值一、概述曲线拟合是指利用已知数据点集，通过某种数学模型对数据进行拟合，得到一条连续的曲线，以达到预测和分析数据的目的。
在实际应用中，曲线拟合常常用于数据分析、趋势预测、信号处理等领域。
t值是统计学中一个重要的概念，它用于衡量一个样本均值与总体均值之间的差异程度。
在曲线拟合中，t值可以用来判断拟合结果的可靠性和显著性。
二、曲线拟合方法1. 多项式拟合多项式拟合是最基本的曲线拟合方法之一。
它通过对已知数据点进行最小二乘法拟合，得到一个具有多项式形式的函数。
多项式函数可以表示为：y = a0 + a1x + a2x^2 + ... + anxn其中y表示因变量（或响应变量），x表示自变量（或解释变量），a0 ~ an为多项式系数。
多项式函数可以适用于各种类型的数据，并且计算简单快捷。
但是，在高阶多项式函数中容易出现过度拟合现象，导致模型复杂度过高，不利于泛化和预测。
2. 样条函数拟合样条函数拟合是一种基于分段插值的曲线拟合方法。
它将数据点分成若干个小区间，每个小区间内用一个低阶多项式函数来拟合数据。
这些多项式函数在相邻的区间上连续，并且满足一定的平滑性条件，从而得到一条光滑的曲线。
样条函数拟合可以有效避免过度拟合问题，并且具有较高的灵活性和可调节性。
但是，在数据量较大时，样条函数计算量较大，需要消耗更多的计算资源。
3. 非参数回归非参数回归是一种不依赖于特定数学模型的曲线拟合方法。
它通过对已知数据点进行核密度估计，得到一个连续、光滑、无参数限制的曲线。
非参数回归可以适用于各种类型的数据，并且具有较高的灵活性和鲁棒性。
但是，在非参数回归中，核密度估计需要对每个数据点进行计算，因此在数据量较大时会消耗大量计算资源。
另外，在核密度估计中需要选择核函数和带宽等参数，这也需要一定经验和技巧。
三、t值的计算方法在曲线拟合中，t值可以用来判断拟合结果的可靠性和显著性。
t值表示样本均值与总体均值之间的差异程度，它的计算公式为：t = (y - μ) / (s / sqrt(n))其中，y表示样本均值，μ表示总体均值，s表示样本标准差，n表示样本容量。
数学中的曲线拟合曲线拟合是数学中一种重要的数值分析方法，它主要用于研究数据点的关系，并通过建立适当的数学模型来预测未知数据或者分析数据间的相互影响。
在各个领域中，曲线拟合都扮演着重要的角色，从物理、生物到工程等多个学科都离不开曲线拟合技术的应用。
本文将简要介绍曲线拟合的基本概念、方法和实际应用。
一、曲线拟合概述曲线拟合是指通过建立数学模型，将数据点拟合在一条曲线上，在统计学中也称为回归分析。
在拟合过程中，我们试图找到最佳拟合曲线，使得所有数据点到拟合曲线的距离尽可能小，从而能够更好地描述数据间的规律。
常用的曲线模型包括线性回归、多项式拟合、指数拟合和对数拟合等。
二、曲线拟合方法1.线性回归线性回归是曲线拟合中最简单的一种方法，它假设数据点之间存在线性关系，即可以用一条直线来拟合数据。
线性回归的核心是最小二乘法，通过最小化实际观测值与拟合值之间的平方差来确定最佳拟合直线的斜率和截距。
2.多项式拟合多项式拟合是曲线拟合中常用的一种方法，它利用多项式函数来逼近数据点。
多项式拟合的核心是最小二乘法，通过最小化实际观测值与拟合值之间的平方差来确定最佳拟合曲线的系数。
多项式拟合可以根据数据点的特点选择合适的多项式阶数，从而更好地描述数据间的关系。
3.非线性拟合若数据点之间的关系不能通过线性函数或多项式函数来表示，就需要使用非线性拟合方法。
非线性拟合通过建立非线性模型来拟合数据点，常用的非线性模型包括指数函数、对数函数、幂函数等。
非线性拟合通常需要借助数值计算方法，如最小二乘法、牛顿法或Levenberg-Marquardt算法等。
三、曲线拟合应用举例曲线拟合广泛应用于各个领域，以下举例说明其实际应用：1.物理学中的运动学分析物理学中，我们常常使用曲线拟合的方法来研究运动学问题。
通过对物体在不同条件下运动的轨迹进行拟合，可以得到运动的规律和物体的运动参数，如位移、速度、加速度等。
2.生物学中的生长模型生物学研究中，曲线拟合方法可以用于分析生物体的生长过程。
多项式曲线拟合技巧多项式曲线拟合，是一个基于数学原理的数据处理方法，它通过数学公式对数据点进行插值或者逼近，形成一个光滑的曲线。
多项式曲线拟合，弥补了线性拟合方法的不足，通过多项式函数，可以更加精准的拟合目标曲线。
在实际应用中，多项式曲线拟合有着广泛的用途，如图像处理、信号处理、数值计算等领域。
下面，我们将对多项式曲线拟合技巧进行详细的论述，掌握多项式曲线拟合的相关知识和技能。
一、多项式曲线拟合的基本原理多项式曲线拟合，通过用一个多项式函数来逼近已知数据点，从而得到一个光滑的曲线。
多项式函数的形式为：$$y=a_0+a_1x+a_2x^2+···+a_nx^n$$其中，$a$ 为拟合函数的系数，$x$ 为自变量，$y$ 为因变量，$n$ 为多项式函数的阶数。
我们通过最小二乘法来确定多项式函数的系数。
最小二乘法是一种常用的求系数的方法，它通过求解最小化误差平方和的系数解出多项式函数的系数。
误差平方和公式为：$$E=\sum_{i=1}^N(y_i-f(x_i))^2$$其中， $N$ 为数据点的数量， $y_i$ 表示第 $i$ 个数据点的纵坐标（即函数值）， $f(x_i)$ 表示拟合函数在第 $i$ 个输入值$x_i$ 处的预测值。
我们通过最小化误差平方和来求得拟合函数的系数，以达到最佳拟合效果。
二、多项式曲线拟合的步骤多项式曲线拟合的步骤包括：数据采集与处理、多项式函数构造、最小二乘拟合、拟合效果评估和优化等。
数据采集与处理多项式曲线拟合的基础是原始的数据采集和处理。
在实际应用中，数据的采集过程经常会受到各种干扰和噪声，需要对数据进行平滑或滤波处理，并做到数据精度的保证。
同时，数据的格式和类型也需要适合多项式曲线拟合算法的处理要求，如 Excel 表格、MATLAB 矩阵等数据格式。
数据的处理对于拟合的效果十分关键，良好的数据处理质量可以提高拟合的准确性。
多项式函数构造构造拟合函数需要确定多项式函数的阶数 $n$，选择使用何种多项式函数。
两条曲线拟合率自动计算方法摘要：一、引言1.背景介绍2.研究目的二、曲线拟合方法概述1.曲线拟合的基本概念2.常见曲线拟合方法简介三、两条曲线拟合率自动计算方法1.算法原理2.计算步骤3.算法优缺点分析四、实证分析1.数据来源及处理2.拟合结果展示3.结果分析与讨论五、结论与展望1.研究结论2.研究局限3.未来研究方向正文：一、引言1.背景介绍在科学研究、工程应用等领域，经常需要对实验数据进行曲线拟合，以揭示数据之间的关系。
两条曲线的拟合更是常见，如线性拟合、多项式拟合等。
对于多条曲线拟合，已有成熟的自动计算方法。
然而，针对两条曲线的拟合，尚未有统一的自动计算方法。
2.研究目的本文旨在提出一种针对两条曲线的拟合率自动计算方法，以满足实际应用中的需求。
二、曲线拟合方法概述1.曲线拟合的基本概念曲线拟合是指在给定数据点的基础上，通过一定的数学模型来描述数据之间的关系。
2.常见曲线拟合方法简介常见的曲线拟合方法包括线性拟合、多项式拟合、指数拟合等。
三、两条曲线拟合率自动计算方法1.算法原理本文提出的两条曲线拟合率自动计算方法，基于最小二乘法原理，通过求解误差平方和最小的一组参数，实现对两条曲线的拟合。
2.计算步骤（1）确定拟合函数形式；（2）构建误差平方和目标函数；（3）求解目标函数最小值对应的参数；（4）根据求解得到的参数，绘制拟合曲线。
3.算法优缺点分析优点：计算简便，易于实现自动化；缺点：对初始参数敏感，可能出现局部最优解。
四、实证分析1.数据来源及处理本文以某实验数据为例，共有10个数据点。
首先对数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值等。
2.拟合结果展示采用本文提出的自动计算方法，对两条曲线进行拟合。
拟合结果如图所示，红色点为实际数据点，蓝色线为拟合曲线。
3.结果分析与讨论由拟合结果可知，本文提出的自动计算方法能够较好地拟合两条曲线。
同时，通过比较拟合曲线与实际数据点的误差，评估拟合效果。
