“肯定还有啊，矩阵计算这么多内容，这才哪儿到哪儿啊。”这位估计是和数学有关的，或者经常和矩阵打交道。
当高振东开始进行矩阵的幂、秩、对角化、伪逆等运算的时候，同志们有点骚动起来，这些已经是矩阵比较高级的运算。
特别是高振东在做完这些演示之后，还做了一个通过伪逆运算进行最小二乘法曲线拟合的时候，同志们就有点儿激动，毕竟不是谁都是搞数学的或者数学学得还过得去，这种程度的操作，有的同志是不一定有能力自编函数的。
最小二乘法拟合曲线，就是通过一些测得的实际的点的数据，去拟合一个函数出来，这个函数的曲线与这些点尽可能的重合或者接近。这样就能通过部分数据，推导出整条曲线，例如工况曲线等。
在工程应用中是一个非常常用的数学方法。
“这个好！要是我有这套东西，在处理试验数据的时候就不会花那么多时间，能加快多少进度！”同志们不是不会算，只是算起来花时间。
“拟合得很好啊。”虽然没有图，但是有经验丰富的同志已经靠心算把曲线和原始点之间的位置关系估了个大概。
“那肯定，敢这么弄的，必定是有相当的把握。”
“这套软件哪儿有？我们课题组买也行啊。”软件可能是此时为数不多不会因为生产数量不足而需要批条子的科研资源，所以对购买这事儿大家信心还是很足的。
高振东笑道：“买倒是不需要，我们先继续看，继续看。”
听了他的话，同志们才意识到，啊，原来还没完！
高振东继续执行被中断的.m文件，一副拟合曲线和原始点组成的图像开始出现在计算机屏幕上。
“这东西居然还能自动作图！！”虽然知道计算机理论上有这个能力，但是对于大部分同志来说，计算机编程能力是没有深入到这一步的，当这幅图出现在屏幕上的时候，在场的同志都大为激动。
直观的图像永远比抽象的数字来得直击人心，就好像给100万的支票也许不为所动，但是100万现金可能连滚带爬。
“这位同志，这个作图功能，是通用的么？任何数据都能作图？”有同志忍不住开口问道，他不认识高振东。
高振东点点头：“对，通用的，你可以利用这个功能作出你需要的大部分图形来，无论是离散数据，还是某一个函数，当然，有些函数和图像是做不了，比如魏尔斯特拉斯函数、狄利克雷函数、希尔伯特曲线
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