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文档简介

第3章曲线拟合最小二乘法

给出一组离散点,拟定一个函数迫近原函数,插值是这样一个手段。在实际中,数据不可避免会有误差,插值函数会将这些误差也包括在内。因此,我们需要一个新迫近原函数手段:①不要求过全部点(能够消除误差影响);②尽也许表现数据趋势,靠近这些点。第1页第1页

有时候,问题本身不要求结构函数过所有点。如:5个风景点,要修一条公路S使得S为直线,且到所有风景点距离和最小。先讲些预备知识

对如上2类问题,有一个共同数学提法:找函数空间上函数g,使得g到f距离最小。第2页第2页向量范数映射:满足:①非负性②齐次性③三角不等式称该映射为向量一个范数预备知识我们定义两点距离为:定义第3页第3页常见范数有:定理(范数等价性):设为任意两种范数,则存在与x无关正常数c1和c2,使得第4页第4页定义:函数f,g关于离散点列离散内积为:惯用范数等价关系:第5页第5页定义:函数f离散范数为提醒:该种内积,范数定义与向量2-范数一致我们还能够定义函数离散范数为:第6页第6页f(x)为定义在区间[a,b]上函数,为区间上n+1个互不相同点,为给定某一函数类。求上函数g(x)满足f(x)和g(x)距离最小假如这种距离取为2-范数话,称为最小二乘问题曲线拟合最小二乘问题定义第7页第7页下面我们来看看最小二乘问题:求使得最小设最小则即关于系数第8页第8页由于它关于系数最小,因此有:即第9页第9页写成矩阵形式有:法方程由线性无关性,知道该方程存在唯一解第10页第10页①第一步:函数空间基,然后列出法方程②第一步:函数空间基,然后列出法方程例:第11页第11页第一步:函数空间基,然后列出法方程第12页第12页由,能够先做第13页第13页求解一个矛盾方程组,计算是在均方误差极小意义下解也就是最小二乘问题。我们有:矛盾方程组恒有解,且矛盾方程组求解第14页第14页定义:矩阵范数矩阵范数,是由向量范数定义矩阵范数和条件数矩阵范数也是等价第15页第15页相应于3种常见向量范数,有3种矩阵范数列和最大值行和最大值矩阵范数一些性质:①②③④⑤第16页第16页定理:若为特性值,则证:x为A特性向量#证毕定义:谱半径易知:第17页第17页条件数和病态矩阵定义:条件数表示某种范数设,引入误差后,解引入误差,则第18页第18页注意到由于:第19页第19页条件数很小条件数表示了对误差放大率同样,类似有第20页第20页注:普通判断矩阵是否病态,并不计算A1,而由经验得出。行列式很大或很小(如一些行、列近似相关);元素间相差大数量级,且无规则;主元消去过程中出现小主元;特性值相差大数量级。准确解为例计算cond(A)2。A1=第21页第21页解:考察A

特性根39206>>1

测试病态程度:给一个扰动,其相对误差

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