Die doel van hierdie verhandeling is om 'n algoritme vir kleinstekwadrate-benaderings te vind en om met behulp van die algoritme 'n rekenaarprogram te ontwikkel vir die minimering van die kleinstekwadrate- benadering en die passings van krommes deur gegewe eksperimentele data. Eerstens word die norm en die pseudo-inverse van matrikse sowel as Householder-transformasies bespreek, aangesien ons daarvan gebruik maak in die oplossing van ons probleem. In die lineere kleinstekwadrate-probleem word die koeffisiente matriks A ontbind in 'n produk van 'n ortogonale en 'n bo-driehoeksmatriks. Hierdie produk word dan gebruik om die pseudo-inverse van A te verkry. Die algoritme wat ontwikkel is vir die nie-lineere kleinstekwadrate- probleem is gebaseer op die Gauss-Newton-Marquardt-metode, waar met elke stap 'n lineere kleinstekwadrate-probleem opgelos word. Resultate wat met behulp van die algoritme verkry is, word ook vergelyk met die resultate van ander algoritmes. / Dissertation (MSc)--University of Pretoria, 1977. / gm2014 / Mathematics and Applied Mathematics / Unrestricted