(1) 簡述實驗數據及模型參數擬合方法，并舉2個例子。
答:實驗數據擬合方法：試驗測得的數據常常是一組離散型序列，含有不可避免的誤差，或者無法同時滿足某特定的函數，那么我們用所逼近函數ψ（x）最優的靠近樣點，此法稱為擬合函數。
模型參數擬合方法：在某一反應工程實驗中，對測得的某一組數據，采用不同的模型去擬合實驗數據，求出最佳的模型和模擬參數。
舉例：線性擬合函數和二次擬合函數。
(2) 線性擬合和二次擬合函數之間的異同點。
線性擬合：給定一組數據（xi,yi）,i=1，2，···，m作擬合直線p(x)=a0+a1x；
二次擬合：給定數據排列（xi,yi）,i=1，2，···，m，用二次多項式函數p(x)=a0+a1x+a2x2擬合各組數據。
相同點：二者都是Q與Y之間誤差最小原則作為最優標準的逼近函數，二者都用于離散型函數組的擬合，二者都用于單變量函數擬合。
不同點：線性擬合構造的函數為二次函數，二次擬合構造的函數為二次函數。
(3) 什么是矛盾方程組，其如何求解。
答：一般情況下，當方程數n多于變量數m，且m個方程之間線性不相關，則方程組無解，這時方程組稱為矛盾方程組。方程組在一般意義下無解，也即無法找到n個變量同時滿足m個方程。這種情況和擬合曲線無法同時滿足所有的實驗數據點相仿，故可以通過求解均方誤差min||AX-Y)||22-極小意義下矛盾方程的解來換取擬合曲線。由數學知識還可以證明，方程組ATAX=ATY的解是矛盾方程組AX=Y在最小二乘法下的解。
(4) 什么叫非線性方程求解，試舉出五個以上方法。
答：對于一般的非線性方程f(x)=0，通常其根不止一個，求解月無法確定的方法，而任何一種方法，只能算出一個根。因此，在求解非線性方程式，要給定初始值或求解范圍。采用相應的方法求解方程f(x)=0的根叫做非線性方程求解。
方法：對分法、直接迭代法、松弛迭代法、牛頓迭代法、割線法。