最小二乘擬合

最小二乘擬合（Least Squares Fitting）是一種數學方法，用於尋找數據點的最佳擬合曲線或直線。這種方法的基本思想是通過最小化誤差平方和來尋找最佳的曲線或直線，這些誤差是數據點與擬合曲線或直線的預測值之間的差值。

最小二乘擬合有許多不同的形式，可以用於各種情況，包括線性擬合和非線性擬合。在線性擬合中，數據點可以用一個線性方程來描述，例如 y = mx + b，其中 m 是斜率，b 是截距。最小二乘擬合通過最小化誤差平方和來找到最佳的 m 和 b 值。

在非線性擬合中，數據點不能用一個線性方程來描述，而是需要一個非線性方程。這種情況下，最小二乘擬合會將數據點映射到一個適當的函數空間中，然後在這個空間中找到最佳的擬合函數。

最小二乘擬合在許多領域都有應用，包括物理學、化學、工程學、經濟學和統計學等。它是一種強大的工具，可以用於分析數據和發現數據中的模式和關係。