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二次拟合 线性方程组的求解的函数

solve是线性方程组的求解的函数   
                左端矩阵a(n*n),右端项b(n),返回结果x(n)   
                矩阵维数n   
  linear是一般的最小二乘法线性回归的函数   
                测试数据x(n*p),函数值y(n),返回系数beta(p)   
                测试数据的个数n,模型的阶数p   
                拟合的模型是   y=beta(1)x1+beta(2)x2+...+beta(p)*xp   
  polyfit是用多项式最小二乘回归的函数   
                待拟合的数据：(x,y)(n)，返回系数beta(p)   
                测试数据的个数n,多项式的最高次数p-1(多项式共p个系数)   
                这个函数实际上是linear函数中取x0=1,x1=x,x2=x*x,...,x(p-1)=x^(p-1)的结果   
    
  我用的测试数据是   
  d:\data.txt   
  10   
  1   3   
  3   5   
  4   7   
  6   12   
  8   11   
  10   8   
  12   6   
  16   2   
  20   -4   
  22   -8   
  取p=4,得到的结果为   
  -0.6354     3.1601     -0.2708     0.0051   
  (低次数到高次数）   
    
  matlab的polyfit函数的结果是   
          0.0051       -0.2708         3.1601       -0.6354   
  （高次数到低次数）   
    
  这个问题用matlab做就简单了   
  polyfit函数进行拟合系数的计算   
  polyval函数进行拟合函数值的计算   
  做其它的分析也方便