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最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现

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同所给数据点(i=0,1,…,m)误差(i=0,1,…,m)的大小,常用的方法有以下三种:一是误差(i=0,1,…,m)绝对值的最大值,即误差向量的∞—范数;二是误差绝对值的和,即误差向量r的1—范数;三是误差平方和的算术平方根,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,因此在曲线拟合中常采用误差平方和来度量误差(i=0,1,…,m)的整体大小。

数据拟合的具体作法是:对给定数据(i=0,1,…,m),在取定的函数类中,求,使误差(i=0,1,…,m)的平方和最小,即

从几何意义上讲,就是寻求与给定点(i=0,1,…,m)的距离平方和为最小的曲线(图6-1)。函数称为拟合函数或最小二乘解,求拟合函数p(x)的方法称为曲线拟合的最小二乘法。

在曲线拟合中,函数类可有不同的选取方法.

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共1页,当前为第1页。6—1

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二多项式拟合

假设给定数据点(i=0,1,…,m),为所有次数不超过的多项式构成的函数类,现求一,使得

(1)

当拟合函数为多项式时,称为多项式拟合,满足式(1)的称为最小二乘拟合多项式。特别地,当n=1时,称为线性拟合或直线拟合。

显然

为的多元函数,因此上述问题即为求的极值问题。由多元函数求极值的必要条件,得

(2)

(3)

(3)是关于的线性方程组,用矩阵表示为

(4)

式(3)或式(4)称为正规方程组或法方程组。

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共2页,当前为第2页。可以证明,方程组(4)的系数矩阵是一个对称正定矩阵,故存在唯一解。从式(4)中解出(k=0,1,…,n),从而可得多项式

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共2页,当前为第2页。

(5)

可以证明,式(5)中的满足式(1),即为所求的拟合多项式。我们把称为最小二乘拟合多项式的平方误差,记作

由式(2)可得

(6)

多项式拟合的一般方法可归纳为以下几步:

(1)由已知数据画出函数粗略的图形——散点图,确定拟合多项式的次数n;

(2)列表计算和;

(3)写出正规方程组,求出;

(4)写出拟合多项式。

在实际应用中,或;当时所得的拟合多项式就是拉格朗日或牛顿插值多项式。

例1测得铜导线在温度(℃)时的电阻如表6-1,求电阻R与温度T的近似函数关系。

i

0

1

2

3

4

5

6

(℃)

19.1

25.0

30.1

36.0

40.0

45.1

50.0

76.30

77.80

79.25

80.80

82.35

83.90

85.10

解画出散点图(图6-2),可见测得的数据接近一条直线,故取n=1,拟合函数为

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共3页,当前为第3页。列表如下

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共3页,当前为第3页。

i

0

19.1

76.30

364.81

1457.330

1

25.0

77.80

625.00

1945.000

2

30.1

79.25

906.01

2385.425

3

36.0

80.80

1296.00

2908.800

4

40.0

82.35

1600.00

3294.000

5

45.1

83.90

2034.01

3783.890

6

50.0

85.10

2500.00

4255.000

245.3

565.5

9325.83

20029.445

正规方程组为

解方程组得

故得R与T的拟合直线为

利用上述关系式,可以预测不同温度时铜导线的电阻值。例如,由R=0得T=-242.5,即预测温度T=-242.5℃时,铜导线无电阻。

6-2

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共4页,当前为第4页。例2????已知实验数据如下表

最小二乘法的基本原理和多项式拟合matlab实现全文共4页,当前为第4页。

i

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1

3

4

5

6

7

8

9

10

10

5

4

2

1

1

2

3

4

试用最小二乘法求它的二次拟合多项式。

解设拟合曲线方程为

列表如下

I

0

1

10

1

1

1

10

10

1

3

5

9

27

81

15

45

2

4

4

16

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