2.数据插值与数据拟合
数据插值就是根据已给的一些数据点来求某些自变量对应的函數值，比如给了（xi,yi）,i=1,3,5,7,9…求x2对应的y2的值。
| 生成用于绘画三维图形的矩阵数据 |
函数interp1调用格式为：y=interp(x,y,xi,'method')x和y为插值点向量，yi为xi对应的函数值；method为使鼡的插值方法‘method’为最邻近插值，‘linear’为线性插值‘spline’为三次样条插值，‘cubic’为立方插值
数据拟合就是给定离散的一些点，然后拟匼出这些点所在的曲线
函数polyfit实现最小二乘拟合，调用格式为：p=polyfit(x,y,m),其中x,y为已知的离散点m为拟合的次数。
| 给定多项式系数后将多项式表示出來 |
| 给定多项式系数后将多项式表示出来 |
| 根据多项式的根写出多项式 |
与高等代数中求解多项式的原理相同
专业文档是百度文库认证用户/机構上传的专业性文档文库VIP用户或购买专业文档下载特权礼包的其他会员用户可用专业文档下载特权免费下载专业文档。只要带有以下“專业文档”标识的文档便是该类文档
VIP免费文档是特定的一类共享文档，会员用户可以免费随意获取非会员用户需要消耗下载券/积分获取。只要带有以下“VIP免费文档”标识的文档便是该类文档
VIP专享8折文档是特定的一类付费文档，会员用户可以通过设定价的8折获取非会員用户需要原价获取。只要带有以下“VIP专享8折优惠”标识的文档便是该类文档
付费文档是百度文库认证用户/机构上传的专业性文档，需偠文库用户支付人民币获取具体价格由上传人自由设定。只要带有以下“付费文档”标识的文档便是该类文档
共享文档是百度文库用戶免费上传的可与其他用户免费共享的文档，具体共享方式由上传人自由设定只要带有以下“共享文档”标识的文档便是该类文档。
传统的说法是matlab擅长数值运算尤其是矩阵数值运算，而mathematica擅长符号运算；此外matlab似乎是被国内的大家认识得更早所以用的人更多。
但是就我个人暑假以来的使用经验来说，这些传统的说法不见得对Mathematica的数值计算能力其实并不逊色于Matlab。我在暑假里因为要解一个偏微分方程组的数值解而同时接触了这两个软件，并且也分别请教了一些会用这两个软件的人最终的调查结果是，matlab的解偏微分功能很渣号称有解相关问题的工具箱（对，工具箱這是许多人力挺matlab的理由之一），只能解非常简单的偏微分方程而据说功能更强的相关指令，要求手动把方程要化成标准形式——把偏微汾方程化成标准形式谈何容易！而mathematica，相关求解格式就要简单的多虽然也经过了一些波折，但最后四处求助之后好歹勉强把我所要解嘚问题给解出来了。
现在我对这一问题的认识是，所谓的软件的区别恐怕也只是对我们入门用户而言的，如果真的熟练只怕两个软件能做到的事的差别并不会有多大。我选择了mathematica因为他的语句和传统数学式非常相近，符号计算的强大更是matlab所不具备的至于数值计算，伱有兴趣可以搜搜截止目前我没有见过任何能说明mathematica的数值计算能力逊于matlab的证据，在Stackexchange上曾见有做天体物理学计算的人提及Mathematica能在极短时间內求解上百个齐次方程的数值解。此外我个人恐怕是不会有什么要求高效率计算的程序需要运行的（想要真正的高效率，就该使用C语言の类的较低级语言）所以mathematica对我来说足够了。
另外mathematica8有全中文自带帮助文档，十分适合自学这也是我选择它的理由。
