x y u v
185.000 115.000 -0.875 1.250
190.000 115.000 -0.875 1.250
195.000 115.000 -0.875 1.250
……
……
……（很长，见附件）


由于上面数组太大，且有一一对应关系，现在步长为５，试想通过改变（１０或２０……）步长，来得到新的简单的数组，进而对新数组进行应用。
对于新数组，
现在要求拟合U（U列）和X、Y列的函数关系式U=F（Ｘ，Ｙ），
要求拟合V（V列）和X、Y列的函数关系式Ｖ=F（Ｘ，Ｙ）。
四次方以上，
通过U关系式，对X和Y求偏导数Ｕx, Uy.
通过Ｖ关系式，对X和Y求偏导数Vx, Vy
并且要求画出U=F（X，Y）三维图并给出方程，
画出U=F（X，Y）三维图并给出方程，
偏导数Ｕx, Uy.三维图并给出方程，
偏导数Ｕx, Uy.三维图并给出方程，

以上本人已想很多天，实在没法得到理想结果，望各位高手帮忙，谢谢，
我邮箱jikun0550@yahoo.com.cn

对于第1，2，3列数据，可以试试下列小程序：
X=load('datafile.txt')
x1=X(:,1);x2=X(:,2);y=X(:,3);
plot3(x1,x2,y,'o','markerfacecolor','k')
b=[-.4984681878,-.1969557667e-2,-.6045452005e-2,.2292129737e-4,.7949899837e-5,-.4648021272e-7,-.7254351443e-8,.6726179657e-7,-.7865825612e-10]
[x11,x22]=meshgrid(185:10:530,115:10:375);
y1=b(1)+b(2)*x11+b(3)*x22+b(4)*x11.*x22+b(5)*x11.^2+b(6)*x11.*x22.^2+b(7)*x11.^3+b(8)*x22.^3+b(9)*x22.^4;
hold on
surf(x11,x22,y1)
shading interp
alpha(.6)

谢谢斑竹，
但得到的结果还不是太理想呀，我能和你单独聊聊吗？
QQ114385844，MSN：jikun0550@hotmail.com
也恳请其他高手帮忙呀

还有就是如何能得到比较理想的拟合函数，
也就是如何对数组进行选择的问题，
U=F（Ｘ，Ｙ），V=F（Ｘ，Ｙ），

[此贴子已经被作者于2006-11-22 9:49:10编辑过]

若你有可能的模型，请提供其合适的函数形式。
对于第二个问题，可能相对简单一些：
X=load('datafile.txt')
x1=X(:,1);x2=X(:,2);y=X(:,4);
plot3(x1,x2,y,'o','markerfacecolor','k')
b=[.8981746327, .8697810794e-2, -.2383539591e-5, .4704440055e-5, -.6792697632e-4, -.5854709544e-8, .1617052422e-6, -.1365322723e-9]
[x11,x22]=meshgrid(185:10:530,115:10:375);
y1=b(1)+b(2)*x22+b(3)*x11.*x22+b(4)*x11.^2+b(5)*x22.^2+b(6)*x11.^3+b(7)*x22.^3+b(8)*x22.^4;
hold on
surf(x11,x22,y1)
shading interp

谢谢,不过请问b=[.8981746327, .8697810794e-2, -.2383539591e-5, .4704440055e-5, -.6792697632e-4, -.5854709544e-8, .1617052422e-6, -.1365322723e-9]
是怎么得到的?

使离回归平方和 RSS=sum(y-f(x1,x2,b))^2 最小化，求出 b，对于纯非线性问题，这就是曲线、曲面拟合问题，对于简单的曲线问题，可用matlab中的nlinfit,lsqcurvefit拟合。对于较复杂的曲线问题，这些命令效果不太好。对于曲面问题，matlab没有相应的命令，需用较专业的软件进行。当然，以上的模型还是简单的二元多项式问题，常用的回归方法即可进行，只不过需对效应项进行适当的选择与测验。你的数据比较特殊，没有一种简单的曲面能够很好地拟合这些数据点。而当模型很复杂（参数项非常多）时，已有的曲面拟合程序也将失效。

ydgsl谢谢你的回信，但不知什么专业的软件来进行这个拟合，能否给介绍一个。谢谢

自己编的

1stopt

国内最优秀的优化、拟合软件，世界领先水平