#温故而知新#之前看过的书，时间久了没回顾，别人一问，发现很多东西都记忆模糊不清了，有些方法都搞混淆了，难怪结果不太理想。回顾一下：曲线拟合，数据点的个数大于（也可等于）系数个数，曲线不一定经过数据点，方法基本都采用最小二乘拟合思想，求导令其为0，然后解方程组得到系数；（最小二乘的另一个应用是在过约束线性方程组求解上面，见《现代数值计算》第四章P107页，矛盾方程组）；曲线插值，数据点等于参数个数，方法多项式插值，方法牛顿插值，拉格朗日插值，埃尔米特插值，以及样条插值等；最优化方法，里面没有用的最小二乘方法（自己之前记混了），最优化其实就是函数求最值，（与非线性方程求解方法几乎一样，有划界法和开方法两大类），一维优化用到的是黄金分割搜索法，二次插值法，牛顿迭代法，布伦特法；多维优化用到的单变量搜索法，鲍威尔方法，最速上升/下降法，共轭梯度法，牛顿法，准牛顿法等。