怎样用 mathematica 拟合二元函数？

数据拟合
由一组已知数据（xk，yk）（k=1，2，…，n），求函数的近似解析式y=f（x），就是数据拟合问题，当然函数还可以是多元的。
Mathematica提供了进行数据拟合的函数：
Fit[data，funs，vars] 对数据data用最小二乘法求函数表funs中各函数的一个线性组合作为所求的近似解析式，其中vars是自变量或自变量的表。
例如：
Fit[data，{1，x}，x] 求形为y=a+bx的近似函数式。
Fit[data，{1，x，x2}，x] 求形为y=a+bx+cx2的近似函数式。
Fit[data，{1，x，y，x y}，{x，y}] 求形为z=a+bx+cy+dxy的近似函数式。
以上出现的参数data的格式为{{x1，y1，…，f1}，{x2，y2，…，f2}，…}。
函数表中的函数还可以是更复杂的初等函数。
例1 由下面给出的一组数据进行线性拟合，并绘制拟合曲线。。
xi 19.1 25 30.1 36 40 15.1 50
yi 76.3 77.8 79.25 80.8 82.35 83.9 85.1
解：In[1]：=data={{19.1，76.3}，{25，77.8}，{30.1，79.25}，{36，80.8}，
{40，82.35}，{45.1，83.9}，{50，85.1}}；
f=Fit[data，{1，x}，x]
Out[2]=70.5723+0.291456x
In[3]：= pd=ListPlot[data，DisplayFunction→Identity]；
fd=Plot[f，{x，19，52}，DisplayFunction→Identity]；
Show[pd，fd，DisplayFunction→$DisplayFunction]
图13