【摘 要】
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在进行非线性最小二乘( LS) 拟合时,是使目标函数O(θ,Y)=ΣWie2i (i=1,2,3,…,n)(1)达到最小值.式(1)中,O(θ,Y)为目标函数,θ为模型参数,i为观察值序号,Xi,Yi为第i组观察值
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在进行非线性最小二乘( LS) 拟合时,是使目标函数O(θ,Y)=ΣWie2i (i=1,2,3,…,n)(1)达到最小值.式(1)中,O(θ,Y)为目标函数,θ为模型参数,i为观察值序号,Xi,Yi为第i组观察值,n为观察点数.Wi为第i组的权重或加权系数,ei为拟合后第i组残差值即随机误差.ei=(Yi-f(θ,Xi))(2)其中,f(θ,Xi)为第i组函数模型拟合或计算值.
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