基于html+jquery开发的科学计算器（课程作业）

介绍

举例

数据拟合：

假设我们有一组散乱的数据点，并且我们希望用一条直线来拟合这些数据。在Matlab中，可以使用polyfit函数进行最小二乘线性拟合。

% 假设有一组数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 3, 4, 5, 6];

% 进行线性拟合
p = polyfit(x, y, 1);

% 绘制原始数据和拟合线
plot(x, y, 'o');
hold on;
xfit = linspace(min(x), max(x), 100);
yfit = polyval(p, xfit);
plot(xfit, yfit);
legend('Data', 'Linear Fit');

参数估计：

假设我们有一组观测数据，并且我们希望通过最大似然估计来估计这些数据的分布参数。在Matlab中，可以使用mle函数进行最大似然估计。

% 假设我们观测到一组来自正态分布的数据
data = normrnd(5, 2, [1, 100]);

% 进行最大似然估计
params = mle(data, 'distribution', 'normal');

% 打印估计参数
mu = params(1);
sigma = params(2);
fprintf('Estimated mean: %f\n', mu);
fprintf('Estimated standard deviation: %f\n', sigma);

插值：

假设我们有一些离散的数据点，并且我们希望通过插值来估计这些数据点之间的未知值。在Matlab中，可以使用interp1函数进行插值。

% 假设我们有一些离散的数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 1, 5, 3];

% 进行插值
x_interp = linspace(min(x), max(x), 100);
y_interp = interp1(x, y, x_interp, 'spline');

% 绘制原始数据和插值曲线
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x_interp, y_interp);
legend('Data', 'Interpolation');