origin软件中怎么画X、Y各一组数据的拟合曲线

1.统计分布的说明由于这款软件是离散是离散事件的仿真软件，因此在运用过程中必然会遇到许多统计分布：如图所示，在Flexsim中包含了许多统计分布的函数，其中有我们常见的正态分布、均匀分布、指数分布等，当然也有一些我们之前没有接触过的统计分布，就拿韦伯分布来说：在flexsim软件中给出了4个参数：location,scale, shape, stream；然而，我们平时学习该统计分布的时候，可能只有两个参数或者三个参数。

此时，我就会非常模糊如果给出的是3个参数，我到底应该让整个四个参数中哪个参数为0，并且其中每个参数所代表的意义为什么？假如对其中的参数进行适当的修改该回达到什么样的效果。

虽然，这些都是统计方面的知识，但是对于一个初学者来说，这些就足够他们迷惑一阵的了。

所以，我希望能够一个说明其中包含了flexsim软件中所常用到的统计分布的说明和其参数的意义。

比如：在排队的时候，常用什么分布；在存储入库的时候，我们又经常使用何种分布等等之类的。

2.程序的编译的说明我们都知道flexsim是一款支持C++语言的仿真模拟软件，原本这是一个再好不过的事情，但是对于初学者显然又设置了一定的门槛。

因为，这款软件虽然支持C++语言的环境，但是其中包括了很多软件本身的应用函数，例如：对于临时实体用item；对于普通的装置实体用current；另外还有在创建标签的时候我们用setlabelnum，如果有条件句的话，我们可以用if setlablenum（...)。

但是这一切在使用说明中说的并不完全详细。

谁有好的绘曲线的软件,比如知道曲线3点,可以绘出拟合曲线的....

有人说，一个matlab就行了，的确，matlab有那么多工具箱，基本上可以解决数学建模中遇到的所有问题。

但是我个人认为，要想在数学建模比赛中能将随心所欲的用软件实现自己的想法，不用花大量时间调试程序，那就必须得学几个专业软件。

比如，规划问题lingo最好，数据整理与统计方面spss最好（sas太专业，用不着）。

队里三个人中必须有一个计算机大神，能精通上面提到的所有软件。

另外，其他两个人也得知道点软件知识，一般只用熟悉matlab的常用功能就行了，比如积分微分、画图、数据拟合等。

再说，软件多学一点绝对没坏处，以后说不定就能用到。

完全是个人参赛经验总结，希望能帮到你。

...

关于实验数据拟合方程得问题大家好,我现在正在处理试验数据,有...

就拿韦伯分布来说：在flexsim软件中给出了4个参数，可能只有两个参数或者三个参数。

此时，我希望能够一个说明其中包含了flexsim软件中所常用到的统计分布的说明和其参数的意义？假如对其中的参数进行适当的修改该回达到什么样的效果，我到底应该让整个四个参数中哪个参数为0；对于普通的装置实体用current；另外还有在创建标签的时候我们用setlabelnum，如果有条件句的话：如图所示，在Flexsim中包含了许多统计分布的函数，其中有我们常见的正态分布。

因为，这款软件虽然支持C++语言的环境：对于临时实体用item，常用什么分布；在存储入库的时候；然而，我们平时学习该统计分布的时候， stream，因此在运用过程中必然会遇到许多统计分布，但是其中包括了很多软件本身的应用函数，例如，我们又经常使用何种分布等等之类的。

2.程序的编译的说明我们都知道flexsim是一款支持C++语言的仿真模拟软件，原本这是一个再好不过的事情，但是对于初学者显然又设置了一定的门槛，并且其中每个参数所代表的意义为什么，我就会非常模糊如果给出的是3个参数。

比如：在排队的时候。

虽然，这些都是统计方面的知识，但是对于一个初学者来说，这些就足够他们迷惑一阵的了。

所以1.统计分布的说明由于这款软件是离散是离散事件的仿真软件、均匀分布、指数分布等，当然也有一些我们之前没有接触过的统计分布，我们可以用if setlablenum(.:location,scale, shape

哪位高手知道计算机图形学的应用前景？越详细越好。

拜谢！

计算机图形学是随着计算机及其外围设备而产生和发展起来的，作为计算机科学与技术学科的一个独立分支已经历了近40年的发展历程。

一方面，作为一个学科，计算机图形学在图形基础算法、图形软件与图形硬件三方面取得了长足的进步，成为当代几乎所有科学和工程技术领域用来加强信息理解和传递的技术和工具。

另一方面，计算机图形学的硬件和软件本身已发展成为一个巨大的产业。

1.计算机图形学活跃理论及技术（1）分形理论及应用分形理论是当今世界十分活跃的新理论。

作为前沿学科的分形理论认为，大自然是分形构成的。

大千世界，对称、均衡的对象和状态是少数和暂时的，而不对称、不均衡的对象和状态才是多数和长期的，分形几何是描述大自然的几何学。

作为人类探索复杂事物的新的认知方法，分形对于一切涉及组织结构和形态发生的领域，均有实际应用意义，并在石油勘探、地震预测、城市建设、癌症研究、经济分析等方面取得了不少突破性的进展。

分形的概念是美籍数学家曼德布罗特（B.B.Mandelbrot）率先提出的。

1967年他在美国《科学》杂志上发表了题为《英国的海岸线有多长？》的著名论文。

？？海岸线作为曲线，其特征是极不规则、极不光滑的，呈现极其蜿蜒复杂的变化。

它无法用常规的、传统的几何方法描述。

我们不能从形状和结构上区分这部分海岸与那部分海岸有什么本质的不同，这种几乎同样程度的不规则性和复杂性，说明海岸线在形貌上是自相似的，也就是部局形态和整体形态的相似。

在没有建筑物或其他东西作为参照物时，在空中拍摄的100公里长的海岸线与放大了的10公里长海岸线的两张照片，看上去十分相似。

？？曾有人提出了这样一个显然是荒谬的命题：“英国的海岸线的长度是无穷大。

”其论证思路是这样的：海岸线是破碎曲折的，我们测量时总是以一定的尺度去量得某个近似值，例如，每隔100米立一个标杆，这样，我们测得的是一个近似值，是沿着一条折线计算而得出的近似值，这条折线中的每一段是一条长为100米的直线线段。

如果改为每10米立一个标杆，那么实际量出的是另一条折线的长度，它的每一个片段长10米。

显然，后一次量出的长度将大于前一次量出的长度。

如果我们不断缩小尺度，所量出的长度将会越来越大。

这样一来，海岸线的长度不就成为无穷大了吗？？？为什么会出现这样的结论呢？曼德布罗特提出了一个重要的概念：分数维，又称分维。

一般来说，维数都是整数，直线线段是一维的图形，正方形是二维的图形。

在数学上，把欧氏空间的几何对象连续地拉伸、压缩、扭曲，维数也不变，这就是拓扑维数。

然而，这种维数观并不能解决海岸线的长度问题。

曼德布罗特是这样描述一个绳球的维数的：从很远的距离观察这个绳球，可看作一点（零维）；从较近的距离观察，它充满了一个球形空间（三维）；再近一些，就看到了绳子（一维）；再向微观深入，绳子又变成了三维的柱，三维的柱又可分解成一维的纤维。

那么，介于这些观察点之间的中间状态又如何呢？显然，并没有绳球从三维对象变成一维对象的确切界限。

英国的海岸线为什么测不准？因为欧氏一维测度与海岸线的维数不一致。

根据曼德布罗特的计算，英国海岸线的维数为1.26。

有了分维的概念，海岸线的长度就可以确定了。

？？1975年，曼德布罗特发现：具有自相似性的形态广泛存在于自然界中，如连绵的山川、飘浮的云朵、岩石的断裂口、布朗粒子运动的轨迹、树冠、花菜、大脑皮层……曼德布罗特把这些部分与整体以某种方式相似的形体称为分形（Fractal），这个单词由拉丁语Frangere衍生而成，该词本身具有“破碎”、“不规则”等含义。

？？曼德布罗特的研究中最精彩的部分是1980年他发现的并以他的名字命名的集合，他发现整个宇宙以一种出人意料的方式构成自相似的结构。

Mandelbrot集合图形的边界处，具有无限复杂和精细的结构。

在此基础上，形成了研究分形性质及其应用的科学，称为分形理论（Fractal theory）或分形几何学（Fractal geometry）。

分形的特点和理论贡献？？数学上的分形有以下几个特点： ？？（1）具有无限精细的结构； ？？（2）比例自相似性；？？（3）一般它的分数维大于它的拓扑维数；？？（4）可以由非常简单的方法定义，并由递归、迭代产生等。

？？（1）(2)两项说明分形在结构上的内在规律性。

自相似性是分形的灵魂，它使得分形的任何一个片段都包含了整个分形的信息。

第（3）项说明了分形的复杂性，第（4）项则说明了分形的生成机制。

？？我们把传统几何的代表欧氏几何与以分形为研究对象的分形几何做一比较，可以得到这样的结论：欧氏几何是建立在公理之上的逻辑体系，其研究的是在旋转、平移、对称变换下各种不变的量，如角度、长度、面积、体积，其适用范围主要是人造的物体；而分形由递归、迭代生成，主要适用于自然界中形态复杂的物体，分形几何不再以分离的眼光看待分形中的点、线、面，而是把它们看成一个整体。

？？我们可以从分形图案的特点去理解分形几何。

分形图案有一系列有趣的特点，如自相似性、对某些变换的不变性、内部结构的无限...

如何用Origin软件拟合曲线

但实际上在计算IC50 的同时，我们一般也要标准曲线，还要线性方程。

所以还是用Origin 来拟合标准曲 线，然后用origin 内置功能来计算IC50 比较方便。

这里使用Origin7.5 来作演示。

1. 先随意输入一组数据吧 2. 选中这2 列数据，然后点左下角的作scatter 图的图标， 3. 然后就生成了散点图 4. 点击Analysis 菜单中的Fit Polynomial，在弹出的对话框中，Order 处设为1，这样就是作线性拟合， 就是勾选对话框中的Show Flormula on graph。

（可能Origin 的设计者认为线性拟合公式太简单，默 认就不用显示了） 5. 点击OK 后，就得到了拟合后的图形。

线性方程公式也显示在了图形上。

注意窗口的右下角。

点击那里的小箭头后，我们可以看到完整的拟合统计信息，如相关系数R2=0.9918 6. 好了，标准曲线知道了，现在就来计算IC50。

根据IC50 定义，该例子中就是Y 取中值时，X 对应的 数值，这里Y 的中值是0.6，那根据线性方程就可以自己算出来对应的X 值。

那如果不是线性方程，公式 比较复杂手工计算就很麻烦了，所以还是用Origin 中的功能吧。

点击Tools,Linear Fit， 如果不是线性拟合的，请选择其他拟合方式，如果是S 形曲线的，则需要选择 Sigmoidal Fit. 7. 在弹出的对话框中，先点击Fit，然后在Find Y 处输入0.6，点击Find X 按钮，得到的数值就是IC50 了。