FindFormula

FindFormula[data]

找到一个逼近 data 的纯函数

FindFormula[data,x]

找到一个变量为 x 的逼近 data 的符号函数.

FindFormula[data,x,n]

找到最多 n 个逼近 data 的函数.

FindFormula[data,x,n,prop]

返回最多 n 个与属性 prop 相关联的最佳函数.

FindFormula[data,x,n,{prop1,prop2,…}]

返回最多 n 个与属性 prop1、prop2 等相关联的最佳函数.

更多信息和选项

范例

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基本范例  (2)

生成函数 x Sin[x] 的一组值:

FindFormula 找出生成数据的公式：

绘制已知梅森素数指数图：

找出描述数据的最佳简单函数：

将拟合函数与数据可视化：

范围  (3)

生成有正态分布的噪音的数据：

可视化数据：

找出前 5 个最佳的近似数据函数：

可视化数据的拟合函数：

生成有正态分布噪音的数据：

可视化数据：

可视化逼近数据的前 5 个函数的数据集：

生成有正态分布噪音的数据：

可视化数据：

查看前 300 个拟合，并且对 SpecificityGoal 的不同设置，将它们的分数用误差和复杂度的函数制作图形：

可视化第一个数据的拟合函数：

选项  (4)

PerformanceGoal  (1)

生成有正态分布噪音的数据：

可视化数据：

找到用其内部分数逼近数据的最好的函数：

找到用 PerformanceGoal 及其内部分数来逼近数据的最优函数：

可视化数据的拟合函数：

RandomSeeding  (1)

用正态分布的噪声生成数据：

比较 FindFormula 的不同运算，注意它们的不同之处：

用选项 RandomSeeding 来避免产生不同的结果：

SpecificityGoal  (1)

生成有正态分布噪音的数据：

可视化数据：

找出用 SpecificityGoal 的不同值找到有误差逼近数据的最优函数：

可视化数据的拟合函数：

TargetFunctions  (1)

生成有正态分布噪音的数据：

可视化数据：

找到逼近数据的最好的函数：

用 TargetFunctions 找到逼近数据的最好的函数：

可视化数据的拟合函数：

应用  (3)

人口增长  (1)

波兰的人口增长：

找到描述数据的最优函数：

可视化数据的拟合函数：

找到前 100 个质数的拟合：

比较数据的拟合及之后的 200 个质数：

微分方程  (1)

找到一个微分方程的数值解的拟合：

比较拟合和数据：

轨道力学  (1)

绘制行星轨道周期与半主轴的关系图：

找出用轨道周期描述轨道半径的最佳简单函数：

求比例常数：

与开普勒第三定律给出的精确公式进行比较：

精确的比例常数是有值的：

直接与轨道数据中的不同数值进行比较：

Wolfram Research (2015)，FindFormula，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FindFormula.html （更新于 2017 年）.

文本

Wolfram Research (2015)，FindFormula，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/FindFormula.html （更新于 2017 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2015. "FindFormula." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/FindFormula.html.

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Wolfram 语言. (2015). FindFormula. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/FindFormula.html 年

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