Решение с помощью метода наименьших квадратов

Суть метода: сумма квадрата разности между аппроксимирующей функцией и функцией заданной таблично должна быть минимальной.

Задаем степень аппроксимирующего полинома.

при m=2

при m=3

Решение с помощью полиноминальной регрессии

Задача регрессии заключается в получении параметра приближённой функции таким, чтобы функция отличалась от таблично заданной функции с наименьшей среднеквадратичной погрешностью.

при m=2

Функция regress(vx, vy, m) – вектор, требующий interp для нахождения полинома порядка m, наилучшим образом приближающего данные из vx и vy.

submatrix(A, ir, jr, ic, jc,) – субматрица, состоящая из элементов матрицы А, содержащихся в строках от ir по jr и столбцах с ic по jc.

при m=3