(2)

l=[14.5 12.5 17.25 14.5 12.625 17.75 14.125 12.625]; g=[9.75 8.375 11.0 9.75 8.5 12.5 9.0 8.5]; w=[27 17 41 26 17 49 23 16]; plot3(l,g,w,'k.','markersize',25) axis([10 20 7 12 15 55]) a=l.*(g.^2)

b=inv(a*(a.'))*(a)*(w.') x=10:0.1:20 y=7:0.1:13

[X,Y]=meshgrid(x,y) Z=b*X.*Y.^2 surf(X,Y,Z) shading flat

（3）

就个人而言，认为2中的拟合数据较好，因为鱼的重量不仅与其身长相关，亦与身围有密不可分的联系，综合考虑才能得到较好结果。 结果分析：

从图像中可以看出，随着鱼身长与身围的增大，其质量在不断增加。（1），（2）的对比也可得出，在面对实际问题做曲线拟合时，要考虑多方面的因素，这样才能得到较为真实准确的结果。

六、某工厂利用甲、乙两种原料生产A1,A2,A3三种产品，每月可供应的原料数量（单位：t）每万件产品所需各种原料的数量及每万件产品的价格如表8.4所示：

表8.4 原料价格表每万件产品所需原料/tA1A2A34312631254原料甲乙价格/万元/万件每月原料供应量/t180200 应如何制定每月的最优生产计划，使得总收益最大？

问题分析：

这是一个典型的线性规划问题，由于本题中共有6个需要控制的量，故有6个变量，两个限制条件即两个不等式约束，而后利用matlab中的linprog函数即可求解。 源代码：

c=[-12,-5,-4,-12,-5,-4]; A=[4,3,1,0,0,0;0,0,0,2,6,3]; b=[180;200]; vlb=[0 0 0 0 0 0];

[x,min]=linprog(c,A,b,[],[],vlb,[]) max=-min