曲线拟合的最小二乘法讲稿.ppt
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1、关于曲线拟合的最小二乘法第一页,讲稿共四十六页哦曲线拟合问题曲线拟合问题:(建立试验数据的模型)在实际应用中,往往并不需要曲线通过给定的数据点,而只要求用曲线(函数)近似代替给定的列表函数时,其 误差在某种度量意义下最小。函数逼近问题函数逼近问题:(连续函数的逼近)在实际应用中常需为解析式子比较复杂的函数寻找一个简单函数来近似代替它,并要求其误差在某种度量意义下最小。可统称为最佳逼近问题最佳逼近问题 3.1 拟合与逼近问题拟合与逼近问题第二页,讲稿共四十六页哦插值法是使用插值多项式来逼近未知或复杂函数的,它要求插值函数与被插函数在插值节点上函数值相同,而在其他点上没有要求。在非插值节点上有时函
2、数值会相差很大。若要求在被插函数的定义区间上都有较好的近似,就是最佳逼近问题。必须找到一种度量标准来衡量什么是最佳逼近.第三页,讲稿共四十六页哦 最佳一致逼近是在函数空间 M中选 P(x)满足 但由于绝对值函数不宜进行分析运算,常替之以来讨论,于是最佳逼近问题变为最佳平方逼近问题 这即为连续函数的最佳平方逼近.对于离散的问题,最佳平方逼近问题为:就是常说的曲线拟合的最小二乘法.(*)min)()(maxxpxfbxamin)()()(2dxxxpxfbamin)()(20 xpxfiimii第四页,讲稿共四十六页哦二.预备知识K,(u,v),:(1)(u,u)0,(u,u)=0u=0;(2)(
3、u,v)=(u,v);(3)(u,v)=(u,v),K;(4)(u+v,w)=(u,w)+(v,w),wX,(u,v)u v X设X是数域K上的线性空间,若对 u,vX,有 中一个数与之对应 记为其满足且则 称为 与的内积;而定义了内积的线性空间 称为内积空间.内积:第五页,讲稿共四十六页哦常采用的内积与范数n12121.Rxyx(,)y(,)iiiTnTnx yx xxy yyni=1向量空间上的内积:(,)=212:x(x,x)niiix由内积定义范数(满足三个条件)范数第六页,讲稿共四十六页哦2.,:,(,)()();(,)()()(),().babaC a bf gC a bf gf
4、x g x dxf gx f x g x dxx 连续函数空间 上的内积设 定义内积:及加权内积为权函数1122222:(,)()()bafffx fx dx范数第七页,讲稿共四十六页哦0123.1.1,(Gram)nC a b 定理设由他们的内积构成的矩阵 称矩阵G),(),(),(01000n),(),(),(11101n),(),(),(10nnnn012G,.n 则 非奇异的充分必要条件是:线性无关第八页,讲稿共四十六页哦1.正交函数族与正交多项式 定义1 若f(x),g(x)Ca,b,(x)为a,b上的权函数 且满足:则称f(x)与g(x)在a,b上带权(x)正交正交。正交多项式 第
5、九页,讲稿共四十六页哦若函数族 0(x),1(x),n(x),满足关系 则称k(x)是a,b上带权(x)的正交函数族正交函数族。例如,三角函数族 1,cosx,sinx,cos2x,sin2x,就是在区间-,上的正交函数族。第十页,讲稿共四十六页哦定义2 设 n(x)是a,b上首项系数 an0 的 n次多项式,(x)为a,b上权函数,如果多项式序列 满足关系式:则称为多项式序列 为在a,b上带权(x)正交正交,称n(x)为a,b上带权(x)的n次正交多项式正交多项式。第十一页,讲稿共四十六页哦 只要给定区间a,b及权函数(x),均可由一族线性无关的幂函数 1,x,xn,利用逐个正交化手续(Gr
6、am-Schmidt正交化方法):构造出正交多项式序列 。第十二页,讲稿共四十六页哦2.勒让德多项式 定义3 当区间为-1,1,权函数(x)1 时,由1,x,xn,正交化得到的多项式就称为勒让德(Legendre)多项式,并用 P0(x),P1(x),Pn(x),表示。这是勒让德于1785年引进的。1814年罗德利克(Rodrigul)给出了简单的表达式:第十三页,讲稿共四十六页哦 由于(x2-1)n 是2n次多项式,求n阶导数后得到 于是得首项 xn 的系数显然最高项系数为1的勒让德多项式为:第十四页,讲稿共四十六页哦勒让德多项式有下述几个重要性质:性质1.正交性性质2.奇偶性 pn(-x)
7、=(-1)n pn(x)性质3.递推关系 (n+1)pn+1(x)=(2n+1)xpn(x)-npn-1(x)(n=1,2,)(*)由p0(x)=1,p1(x)=x,利用(*)就可推出pn(x)的表达式:第十五页,讲稿共四十六页哦性质4.pn(x)在区间-1,1内有n个不同的实零点。第十六页,讲稿共四十六页哦实例:考察某种纤维的强度y与其拉伸倍数x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的记录:编 号 拉伸倍数 强 度编 号 拉伸倍数 强 度11.91.41355.5221.3145.2532.11.81565.542.52.5166.36.452.72.8176.5662
8、.72.5187.15.373.531986.583.52.72087944218.98.51043.52298114.54.2239.58.1124.63.524108.1iiyx强度iiyx强度一.实例讲解 3.2 曲线拟合(最小二乘法)第十七页,讲稿共四十六页哦1234567891012345678912345678910123456789纤维强度随拉伸倍数增加而增加yx因此可以认为强度与拉伸倍数 的主要关系应是线性关系并且24个点大致分布在一条直线附近xxy10)(为待定参数其中10,-(1)第十八页,讲稿共四十六页哦越接近越好样本点与所有的数据点我们希望),)()(10iiyxxxy
9、必须找到一种度量标准来衡量什么曲线最接近所有数据点.二、*()(,)0,1,-(1),()().iiiyf xxxfimySxf x设在m+1个节点a,b上的值给定,即要在某一个特定的函数空间中 找一个函数作为的近似模型第十九页,讲稿共四十六页哦),1,0)(nixi的基函数为设函数类mn 一般要求即生成的函数集是由也称,),1,0)(nixi)(,),(),(10 xxxspann2220mii定义平方误差(偏差平方和):0()()njjjS xax则可设01(,),()()TmiiiS xf 其中误差或残差第二十页,讲稿共四十六页哦我们选取的度量标准是*()Sx在函数空间中选取一个函数nj
10、jjxaxS0*)()(*0011()()()nnaxaxax22*20(*()miiiSxf2()0min()miiS xiS xf22)(minxS中的任意函数为其中mjjjxaxS0)()(-(2)-(3)使得第二十一页,讲稿共四十六页哦*0(3)*()()njjjSxax称满足条件的求函数 的方法为数据拟合的最小二乘法为最小二乘解njjjxaxS0*)()(*为拟合系数为拟合函数),1,0(,)()(0njaxaxSjnjjj),1,0(,)(njaxSj如何求拟合系数后在确定了拟合函数*0*()()(3)njjjSxax使得 满足拟合条件呢?误差称为最小二乘解的平方22*第二十二页,
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- 曲线拟合 最小二乘法 讲稿
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