origin曲线二次函数拟合
为了进行二次函数拟合，我们需要先将数据点(x,y)表示成二次方程的形式：
y = ax^2 + bx + c。
其中a、b、c是待求的系数。我们需要寻最佳的拟合曲线，使得所有数据点到该曲线的距离最小化。这可以通过最小化误差平方和来实现：
min E = Σ(y - ax^2 - bx - c)^2。
我们可以使用最小二乘法来求解a、b、c的值。最小二乘法要求E对a、b、c的偏导数为0，可以得到以下公式：
a = (nΣxy - ΣxΣy) / (nΣx^2 - (Σx)^2)。
b=(Σy-aΣx^2-cΣx)/n。
c=(Σy-aΣx^2-bΣx)/n。
其中n是数据点的个数，Σ表示求和运算。这些公式可以通过计算一个二次矩阵来导出。一旦我们发现a、b、c的值，我们可以使用该曲线来拟合数据并进行预测。
下面是使用Python代码进行二次函数拟合的示例：
import numpy as np。
import matplotlib.pyplot as plt。
#输入数据。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])。
y = np.array([3.3, 3.6, 3.8, 4.2, 4.6])。
#计算系数。
n = len(x)。
x2=x**2。
xy = x * y。
a = (n * np.sum(xy) - np.sum(x) * np.sum(y)) / (n * np.sum(x2) - np.sum(x) ** 2)。
b = (np.sum(y) - a * np.sum(x2)) / n。
c = np.mean(y) - a * np.mean(x2) - b * np.mean(x)。
#绘制原始数据。
plt.scatter(x, y)。
#绘制拟合曲线。
linspace函数pythonx_fit = np.linspace(1, 5, 100)。
y_fit = a * x_fit ** 2 + b * x_fit + c。
plt.plot(x_fit, y_fit)。
plt.show()。
拟合后的曲线可以通过调整系数a、b、c的值来进行微调。

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