for scalf = [0.1 100 10000]
  x = [0:1:10]' * scalf;
  c = [3.23; 1.4; 2.2; 0];
  b = c(1)*x.^3 + c(2)*x.^2 + c(3)*x + c(4)*1;
  figure(1); clf, hold on, plot(x,b,'bo');
  % costruiamo il problema ai minimi quadrati discreti:
  A = vander(x);   A = A(:,end-(length(c)-1:-1:0));  % regressione lineare ai minimi quadrati
  disp(['numero di condizionamento in norma-2 di A = ' num2str(cond(A))]);
  [Qh,Rh]=qr(A);
  c1 = Rh \ (Qh'*b);
  c3 = (A'*A) \ (A'*b);
  disp('norma-2 dell''errore relativo di stima dei coefficienti :')
  format long, [norm(c1-c) norm(c3-c)]./norm(c), format short;
  disp('norma-2 del residuo relativo :')
  format long, [norm(A*c1-b) norm(A*c3-b)]./norm(b), format short;
  pause, 
end
