最小二乘法是一种常用的数学优化方法，用于拟合数据点到一个曲面方程。其核心思想是通过最小化误差平方和，找到最佳拟合参数。具体步骤包括：首先设定曲面方程形式（如多项式），然后构建误差函数，计算实际数据点与曲面预测值之差的平方和。接着对误差函数关于各参数求偏导并令其为零，得到正规方程组。最后求解该方程组，获得最优参数。这种方法在工程、科学和金融领域广泛应用，能有效处理带有噪声的数据，提供最优拟合结果。