数值分析之最小二乘法与最佳一致逼近课件.ppt
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- 关 键 词:
- 数值 分析 最小二乘法 最佳一致逼近 课件
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1、 4 曲线拟合的最小二乘法曲线拟合的最小二乘法 1 最小二乘法及其计算最小二乘法及其计算 在函数的最佳平方逼近中 如果 只在一组离散点集 上给定,这就是科学实验中经常见到的实验数据 的曲线拟合.,)(baCxf)(xf,1,0,mixi,1,0),(miyxii1 记误差,1,0,)(*miyxSiii则 的各分量分别为 个数据点上的误差.T10),(mm 问题为利用 求出一个函数,1,0),(mixfyii)(*xSy 与所给数据 拟合.,1,0),(miyxii2 设 是 上线性无关函数族,)(,),(),(10 xxxn,baC在 中找一函数 ,)(,),(),(10 xxxspann)
2、(*xS使误差平方和miiimiiyxS02*02)(,)(min02)(miiixSyxS这里)()()()(1100 xaxaxaxSnn).(mn 3 这个问题称为最小二乘逼近,几何上称为曲线拟合的最小二乘法.用最小二乘求拟合曲线时,首先要确定 的形式.)(xS 确定 的形式问题不仅是数学问题,还与问题的实际背景有关.)(xS 通常要用问题的运动规律及给定的数据进行数据描图,确定 的形式,然后通过实际计算选出较好的结果.)(xS4 为了使问题的提法更有一般性,通常在最小二乘法中考虑加权平方和)()()()(1100 xaxaxaxSnn)(mn,)()(),(02miiiiyxSx这里
3、是 上的权函数,它表示不同点 处的数据比重不同.0)(x,ba)(,(iixfx就是 次多项式.)(xSn 若 是 次多项式,)(xkk 的一般表达式为线性形式.)(xS5 这样,最小二乘问题就转化为求多元函数),(10naaaIminjiijjixfxax002)()()(的极小点 问题.),(*1*0naaa 用最小二乘法求拟合曲线的问题,就是在 中求一函数 ,)(xS)(*xSy 由求多元函数极值的必要条件,有 minjikiijjikxxfxaxaI000)()()()(2).,1,0(nk使误差取得最小.)()()()(1100 xaxaxaxSnn)(mn 6若记,)()()(),
4、(0miikijikjxxxkmiikiikdxxfxf0)()()(),().,1,0(nk上式可改写为 knjjjkda0),().,1,0(nk这个方程称为法方程法方程,可写成矩阵形式7其中,),(,),(T10T10nndddaaada.),(),(),(),(),(),(),(),(),(101110101000nnnnnnG,dGa 要使法方程有唯一解,就要求矩阵 非奇异,G而 在 上线性无关不能推出)(,),(),(10 xxxn,ba矩阵 非奇异,必须加上另外的条件.Gknjjjkda0),().,1,0(nk8 显然 在任意 个点上满足哈尔条件.nxx,1)(nmm哈尔条件,
5、则法方程 的系数矩阵 非奇异,如果 在 上满足,)(,),(),(10baxxxnmix0函数 的最小二乘解为)(xf定义定义1010设 的任意线,)(,),(),(10baxxxn性组合在点集 上至多只有 个)(,1,0,nmmixin不同的零点,则称 在点集 )(,),(),(10 xxxn,1,0,mixi上满足哈尔哈尔(Haar)条件条件.,1,0,*nkaakk方程存在唯一的解从而得到于是knjjjkda0),().,1,0(nk9,)()()()()()(0202*miiiimiiiixfxSxxfxSx这样得到的 ,)(*xS对任何的 )(xS).()()()(*1*10*0*x
6、axaxaxSnn都有故 确是所求最小二乘解.)(*xS)()()()(1100 xaxaxaxSnn)(mn 10一般可取 ,但这样做当 时,,1nxxspan3n通常对 的简单情形都可通过求法方程得到 1n).(*xS 给定 的离散数据 ,,1,0),(miyxii)(xf求解法方程时将出现系数矩阵 为病态的问题,我们在下面考虑用正交多项式的方法解决。用正交多项式的方法解决。Gknjjjkda0),().,1,0(nk11 例例1 1113125.8865.4454321iiifx已知一组实验数据如下,求它的拟合曲线.12 解解 从图中看到各点在一条直线附近,故可选择线性函数作拟合曲线,将
7、所给数据在坐标纸上标出,见图3-4.图3-413 令,)(101xaaxS,8),(4000ii,22),(),(400110iiix,74),(40211iiix,47),(400iiiff.5.145),(401iiiifxf,1)(,1,40 xnm这里故,)(1xx14.5.1457422,472281010aaaa解得.20.1,58.210aa.20.158.2)(*1xxS可得方程组 于是所求拟合曲线为knjjjkda0),().,1,0(nk15 关于多项式拟合,Matlab中有现成的程序 ),(polyfitmyxa 其中输入参数 为要拟合的数据,为拟合多项式的次数,yx,m
8、输出参数 为拟合多项式的系数.a 利用下面的程序,可在Matlab中完成上例的多项式拟合.16x=1 1 2 3 3 3 4 5;f=4 4 4.5 6 6 6 8 8.5;aa=poly(x,f,1);y=polyval(aa,x);plot(x,f,r+,x,y,k)xlabel(x);ylabel(y);gtext(y=s1(x))17结果如下:18有时根据给定数据图形,其拟合函数 表面上不是线性模型的形式,但通过变换仍可化为线性模型.,ln)(lnbxaxS 例如,bxaxSe)(若两边取对数得此时,若令,ln),(ln)(bBaAxSxS,)(BxAxS这样就变成了线性模型.19 例
9、例2 2设数据 由表3-1给出,)4,3,2,1,0)(,(iyxii,ebxay 用最小二乘法确定 及 .ab46.845.753.679.510.500.275.150.125.100.143210iiyxi1表3 解解,lniiyy表中第4行为通过描点可以看出数学模型为它不是线性形式.,ebxay 用给定数据描图可确定拟合曲线方程为两边取对数得20 若令,ln,lnaAyy先将 转化为),(iiyx),(iiyx为确定 ,bA,根据最小二乘法,取,1)(,)(,1)(10 xxxx.lnlnbxay.,1,xbxAy则得数据表见表3-1.得,5),(00,5.7),(4010iix,87
10、5.11),(40211iix135.2008.2876.1756.1629.146.845.753.679.510.500.275.150.125.100.143210iiiyyxi1表3 21.422.14),(401iiiyxy,404.9),(400iiyy故有法方程.422.14875.1150.7,404.950.75bAbA解得.071.3e,505.0,122.1AabA.e071.3505.0 xy 于是得最小二乘拟合曲线为 22 利用下面的程序,可在Matlab中完成曲线拟合.x=1.00 1.25 1.50 1.75 2.00;y=5.10 5.79 6.53 7.45
11、8.46;y1=log(y);aa=poly(x,y1,1);a=aa(1);b=exp(aa(2);y2=b*exp(a*x);plot(x,y,r+,x,y2,k)xlabel(x);ylabel(y);gtext(y=a*exp(bx);23结果如下:24 2 用正交多项式做最小二乘拟合用正交多项式做最小二乘拟合 如果 是关于点集)(,),(),(10 xxxn,0,0)()()(),(0kmiikijikjAxxx,kj,kj 用最小二乘法得到的法方程组,其系数矩阵 是病态的.G带权 正交的),1,0(mixi),1,0()(mixi函数族,即knjjjkda0),().,1,0(nk
12、(5.6)25miikimiikiikkkkxxxxfxfa020*)()()()()(),(),().,1,0(nk则方程的解为 且平方误差为.)(),(),(02*nkkkaAffknjjjkda0),().,1,0(nk26 接下来根据给定节点 及权函数 mxxx,10,0)(x构造带权 正交的多项式 .)(x)(xPn 注意 ,用递推公式表示 ,即mn)(xPk)()()()(),()()(,1)(1110110 xPxPxxPxPxxPxPkkkkk).1,2,1(nk这里 是首项系数为1的 次多项式,)(xPkk根据 的)(xPk正交性,得27),(),(11kkkkPPPP).1
13、,2,1(nkmiikimiikikxPxxPx02102)()()()(miikimiikiikxPxxPxx02021)()()()(下面用归纳法证明这样给出的 是正交的.)(xPk)(),()(),(xPxPxPxxPkkkk),(),(kkkkPPPxP28),(),(),(0010010PPxPPPP 假定 对 及)(0),(slPPsl1,1,0ls,1,0kl要证 对 均成立.0),(1skPPks,1,0有),(),)(),(111skkskkskPPPPxPP 由 的表达式,有 1),(),(),(),(00000000PPPPPxPxPP.0nk 均成立,).,(),(),
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