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最小二乘法的基本理和多项式拟合
第一节 最小二乘法的基本原理和多项式拟合 页码,1/8
第一节 最小二乘法的基本原理和多项式拟合
一 最小二乘法的基本原理
从整体上考虑近似函数 p (x ) 同所给数据点(x , y ) (i=0,1,…,m)误差r p (x ) −y (i=0,1,
i i i i i
…,m) 的大小,常用的方法有以下三种:一是误差r p (x ) −y (i=0,1,…,m)绝对值的最大
i i i
m
r
max r T ∑ i
值 i ,即误差 向量 r (r , r ,Λ rm ) 的∞—范数;二是误差绝对值的和 ,即误差向
0≤ ≤ 0 1
i m i 0
m
2
— ∑ri —
量r的1 范数;三是误差平方和 i 0 的算术平方根,即误差向量r的2 范数;前两种方法
简单、自然,但不便于微分运算 ,后一种方法相当于考虑 2—范数的平方,因此在曲线拟合
m
2
∑ri
r
中常采用误差平方和 来 度量误差 (i=0,1,…,m)的整体大小。
i 0 i
数据拟合的具体作法是:对给定数据 (x , y ) (i=0,1,…,m),在取定的函数类 中,求
i i
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