最佳逼近.ppt
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1、最佳逼近最佳逼近主讲 孟纯军博士曲线拟合的最小二乘法(离散)曲线拟合的最小二乘法(离散)l 设一组观测数据为 xx0 x1 x2 x3 xnyy0 y1 y2 y3 ynl 其中xixj(ij),我们要根据这一系列数据找出函数关系y=f(x)。l 若用插值多项式函数P(x)代替函数关系f(x),要求满足插值原则l (xi)=f(xi),i=0,1,2,nl 有可能给的条件个数n大于多项式P(x)的待定系数个数,如,10个插值条件求5次多项式,该问题是无解的。l有时我们所需的近似函数不一定是多项式。l 在实际问题中,往往并不要求近似函数(x)所表示的曲线通过这些观测点,而只要求由已知数据(xi,
2、yi)(i=0,1,n)找出x,y之间的依赖关系,使得近似函数(x)能充分地反映函数y=f(x)的大致面目,也即与f(x)有最好的拟合(或逼近)。这就是曲线拟合问题。有的还称为配曲线或找经验公式。x 0 1 2 3 4 5y 1 1.6 2.1 2.4 3.2 3.4我们可以用近似函数 例如例如,已知数据已知数据 图 4.4 l 因为曲线拟合问题并不要求满足插值原则l (xi)=yi,i=0,1,2,nl 故在基点x0,x1,x2,xn上(x)与f(x)有误差l ri=(xi)-yi,i=0,1,2,n (469)l 称ri为用(x)拟合f(x)的偏差。l设 函 数 关 系 y=f(x)的 一
3、 组 观 测 数 据 为(xi,yi)(i=0,1,2,n),欲求一个m(mn)次多项式l Pm(x)=0+1x+mxm (470)l这种方法称为多项式拟合数据。l 偏差的平方和(471)为最小,这样的方法称为线性最小二乘法,R称为用Pm(x)拟合f(x)的总偏差。根据极值理论,要使得R达到极小,必有 (472)l 称此方程组为正则方程组。通过它可求出0,1,m。l 下面对m=2的情形作具体讨论。也就是用二次函数 l P2(x)=0+1x+2x2l 来拟合f(x),此时总偏差为l 由(472)式知 l 从而得到正则方程组 l 解此方程组得0,1,2的值,即可求得近似函数P2(x)。l 一般地,
4、对于Pm(x),可类似地得到m+1阶正则方程组(473)写成矩阵形式(4-74)l 例8 设有一组数据表 x1345678910y27810 11 11 10 98试用二次多项式来拟合这组数据。解 首先算出 的值分别为53,76,489,381,3547,3017,25317,然后得到正则方程组l 90+531+3812=76 l 530+3811+30172=489 l 3810+30171+253172=3547 l 解得l 0=-1.4597,1=3.6053,2=-0.2676l 因此所求的二次多项式l P2(x)=-1.4597+3.6053x=0.2676x2l 给出的数据和二次多
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