Die MATLAB -Software-Programm von MathWorks ist eine unglaublich praktische Mathematik und Engineering-Tool in der Lage , fortgeschrittene Berechnungen und Simulationen . Eine ihrer wichtigsten Funktionen ist die Durchführung viele verschiedene Arten von Datenanalyse. Eine übliche Art von Analyse ist die Berechnung der besten Übereinstimmung Steigung aus einer Gruppe von Datenpunkten. MATLAB " polyfit " Funktionen führt diese Aufgabe problemlos durch ein Polynom Linie an die Datenpunkte mit der kleinsten Quadrate Berechnungen. Wenn der Benutzer den Grad des Polynoms Linie 1 sein , ist das Ergebnis der linearen besten passende Neigung der Daten. Anleitung
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Definieren einer Beziehung zwischen einer unabhängigen und abhängigen Variablen. Die Daten können aus experimentellen Daten kommen, oder Sie können die Beziehung direkt definieren . Zum Beispiel kann experimentellen Daten ein Maß der Stärke über die Zeit sein . In diesem Fall Liste 't' kann aus den Zahlen bestehen [1 2 3 4 5 ] und die Liste "m" kann enthalten die Werte [2 4 6 8 10 ] .
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Entscheiden Sie, ob die gewünschten Polynomkurve die Daten passen sollte vom Grad 1 (linear) , 2 ( quadratisch) oder höher sein.
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Verwenden Sie die Funktion polyfit in der Form " polyfit ( unabhängige Variable , abhängig Variable , Polynomgrad ) " . In unserem Beispiel , und in dem Wunsch eine lineare Steigung , wird Typ " polyfit (t , m, 1)" und MATLAB ausgeben folgendes:

2.0000 -0.0000
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Beachten Sie, dass die '2 ' in der Ausgabe des vorherigen Schrittes ist die lineare best-fit Steigung der zur Verfügung gestellten Daten .