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2024-10-24 15:46:01 +08:00
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--- a/vendor/github.com/nuknal/goNum/FittingLSQ.go
+++ b/vendor/github.com/nuknal/goNum/FittingLSQ.go
@@ -0,0 +1,82 @@
+// FittingLSQ
+/*
+------------------------------------------------------
+作者   : Black Ghost
+日期   : 2018-12-23
+版本   : 0.0.0
+------------------------------------------------------
+    线性最小二乘拟合
+理论：
+    设对N个数据对的线性拟合表示为
+    y = Ax + B
+
+       N            N        N
+    A*Sum xi^2 + B*Sum xi = Sum xiyi
+      i=1          i=1      i=1
+       N             N
+    A*Sum xi + NB = Sum yi
+      i=1           i=1
+    解此二元线性方程组即可得A、B
+
+    参考：John H. Mathews and Kurtis D. Fink. Numerical
+         methods using MATLAB, 4th ed. Pearson
+         Education, 2004. ss 5.1
+------------------------------------------------------
+输入   :
+    XY      数据对，nx2，x-y
+输出   :
+    sol     解，2x1
+    err     解出标志：false-未解出或达到边界；
+                     true-全部解出
+------------------------------------------------------
+*/
+
+package goNum
+
+// FittingLSQ 线性最小二乘拟合
+func FittingLSQ(XY Matrix) (Matrix, bool) {
+	/*
+		线性最小二乘拟合
+		输入   :
+		    XY      数据对，nx2，x-y
+		输出   :
+		    sol     解，2x1
+		    err     解出标志：false-未解出或达到边界；
+		                     true-全部解出
+	*/
+	//判断XY的维数
+	if XY.Columns < 2 {
+		panic("Error in goNum.FittingLSQ: At least 2 columns of XY needed")
+	}
+	sol := ZeroMatrix(2, 1)
+	AS := ZeroMatrix(2, 2)
+	BS := ZeroMatrix(2, 1)
+	var err bool = false
+	var sx2, sx, sxy, sy float64
+	n := XY.Rows
+
+	//求累加和
+	for i := 0; i < n; i++ {
+		sx2 += XY.GetFromMatrix(i, 0) * XY.GetFromMatrix(i, 0)
+		sx += XY.GetFromMatrix(i, 0)
+		sxy += XY.GetFromMatrix(i, 0) * XY.GetFromMatrix(i, 1)
+		sy += XY.GetFromMatrix(i, 1)
+	}
+	AS.SetMatrix(0, 0, sx2)
+	AS.SetMatrix(0, 1, sx)
+	AS.SetMatrix(1, 0, sx)
+	AS.SetMatrix(1, 1, float64(n))
+	BS.SetMatrix(0, 0, sxy)
+	BS.SetMatrix(1, 0, sy)
+
+	//解二元线性方程组
+	soltemp, errtemp := LEs_ECPE(Matrix2ToSlices(AS), Matrix1ToSlices(BS))
+	if errtemp != true {
+		panic("Error in goNum.FittingLSQ: Solve error")
+	}
+	sol.SetMatrix(0, 0, soltemp[1])
+	sol.SetMatrix(1, 0, soltemp[0])
+
+	err = true
+	return sol, err
+}