通过一系列的数据，模拟一个函数式，使这些数据大致满足这个方程式，这是什么学科的知识

是大学的一门数学课《运筹学》里的多项式拟合，多用于数学建模。
最常用的是一次线性拟合，通常用最小二乘法；高次多项式拟合通常用数学软件例如lingo或者matlab或者mathemetic之类的计算。

数学，或者机器学习（函数估计、函数逼近领域）。

函数拟合!可以做多项式拟合，最常用的是线性拟合，也可以利用其他基函数进行拟合，比如三角函数拟合等等，一般来说使用最小二乘法进行运算确定设定的参数。比如做线性拟合，设y=ax+b,目标就是通过已知的数据确定a和b的值，具体做法就是，假设已知三个点(a1,c1),(a2,c2),(a3,c3),
则有目标函数w=|a*a1+b-c1|^2+|a*a2+b-c2|^2+|a*a3+b-c3|^2,目的在于确定a和b的值,使得上述目标函数取得最小值。这是一个二元方程的最小值的问题。有具体的公式可以从中求导出来，翻阅相关的资料，比如数理统计方面的就可以。祝好！

是数学知识，数据拟合。
在《大学数学基础教程(一)一元函数微积分》第一章的最后一节（56页）有介绍