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CH5曲线拟合和函数逼近 1 最小二乘原理和多项式拟合 2 一般最小二乘拟合 3 正交多项式曲线拟合 4 最佳平方逼近 预备知识 预备知识 例就是 a b 上的线性无关函数族 称为由生成的函数集 其中 预备知识 定理在 a b 上线性无关的 充分必要条件是它的Cramer行列式 其中 内积 实例 考察某种纤维的强度与其拉伸倍数的关系 下表是实际测定的24个纤维样品的强度与相应的拉伸倍数是记录 1最小二乘法 纤维强度随拉伸倍数增加而增加 并且24个点大致分布在一条直线附近 因此可以认为强度y与拉伸倍数x的主要关系应是线性关系 1 如何求 0 1 曲线拟合问题 称为平方误差 可选 1 利用这个极值不易求y x 2 利用上述取极值的想法求y x 的方法即为最小二乘原理思想 一 线性最小二乘拟合 已知 求 使得 称为最小二乘拟合问题 其解称为线性最小二乘拟合函数 二 Pn x 的求解 由 可知 因此可假设 因此求最小二乘解转化为 二次函数 由多元函数取极值的必要条件 得 即 2 3 4 4式即为 记 则由内积的概念可知 5 6 显然内积满足交换律 7 将其表示成矩阵形式 8 8 式称为法方程组 4 则 8 可表示为 8 记 三 最小二乘拟合多项式 定义 对于给定的数据 求 使得 称为最小二乘拟合多项式 此时 则最小二乘多项式拟合的法方程组为 9 8 最小二乘拟合多项式的存在唯一性 定理1设点互异 则法方程组 9 的解存在且唯一 定理2设是法方程组 9 的解 则 是最小二乘拟合多项式 即 例1 回到本节开始的实例 从散点图可以看出 纤维强度和拉伸倍数之间近似与线性关系 故可选取线性函数 法一 利用 9 式建立法方程组 解得 最小偏差为 法二 利用一般线性最小二乘拟合的做法 先求 此例中其基函数为 即为法方程组 例2 求拟合下列数据的最小二乘解 x 0 24 0 65 0 95 1 24 1 73 2 01 2 23 2 52 2 77 2 99y 0 23 0 26 1 10 0 45 0 27 0 10 0 29 0 24 0 56 1 解 从数据的散点图可以看出 6 7941 5 347563 2589 5 34755 1084 49 008663 2589 49 00861002 5 1 6163 2 382726 7728 通过计算 得法方程组的系数矩阵及常数项矩阵为 用Gauss列主元消去法 得 1 0410 1 26130 030735 拟合的最小偏差为 例3 求拟合下列数据的最小二乘解 用二次多项式 x 2 1012y 0 2 112 练习 解得最小二乘拟合为 四 非线性最小二乘拟合
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