在应用领域,人们经常面临一个解析函数描述数据的问题,解决这个问题的方法有插值和拟合两种。在插值方法中,假定给定的数据是正确的,要求以某种方法估算出函数其他数据点;在拟合方法中,要求找出某条光滑曲线最佳地拟合给定的数据,但不必经过给定的数据点。插值和拟合都是根据一些已知的数据来构造未知数据,所不同的是,拟合要找出一个曲线方程式,而插值只要求得插值点数据即可。 曲线拟合的本质是求解超定方程组,因此存在多种不同方法定义的最佳拟合,并存在无穷多种可能的曲线解。由此引出如何解释最佳拟合、如何选择最佳曲线的问题。在数学上,常常把最佳拟合解释为数据点误差平方和最小,而且所用的曲线限定为多项式,称多项式