第六章3 基于MATLAB的科学计算—函数逼近3.doc

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科学计算—理论、方法 及其基于MATLAB的程序实现与分析 最 小 二 乘 法 §3 最小二乘逼近(Least Square Approximation ) 基于的距离度量如下        (1) 或更一般地:        (2) 逼近准则      (3) 以及加权最小二乘法逼近准则:      (4) 将次多项式表示成一组多项式的线性组合:     (5) 那么  (6) 引入记号: (7) (8) (9) , (10) 那么有 (11) 所以最小二乘逼近多项式必须满足如下条件:  (12) 即  (13) 其中,因此,为保证线性方程组(正规方程组)有唯一解,应有 (14) 进而得到  (15) 常用的多项式拟合 如果取基函数,称最小二乘拟合问题为多项式拟合.取权重的常用拟合多项式有 (1) 直线拟合():此时,,一次拟合曲线为,其中满足法方程 . (2) 二次拟合().这里取,二次拟合曲线为,求的法方程为 . 例1 某实验测得数据如下,求数据表的最小二乘拟合函数. -2 -1 0 1 2 3 4 19.5 10.2 3.5 4.8 12.4 26.1 43.9 解 首先描点作图,见图6-7,从图形看出,这些点分布在一条抛物线附近,因此选取为拟合多项式.由拟合数据计算得到 , , 列出法方程 解得,因此得到最小二乘拟合曲线(图6-7) . 平方误差为. 图6-7 最小二乘拟合图形(左图为实验数据,右图为二次拟合) 例2 求一形如的经验公式,使它与下面数据拟合. 1 2 3 4 7 11 17 27 解 很多非线性函数的拟合,都可以通过适当的变换,转化为多项式拟合问题.对于本例题,对两边取对数,得到,其中经计算得 因此法方程为 解得,所以,,所求最小二乘拟合的经验公式为 . 平方误差为. 【注】 MATLAB配有自动选择数学模型的程序,可供选择的因变量与自变量变换的函数类型较多,通过计算比较误差找到拟合得较好的曲线,最后输出曲线图形及数学表达式. 用最小二乘法得到的法方程(6.16),其系数矩阵是病态的.为克服法方程的“病态”,与6.4节类似地,可用正交多项式基底来构造逼近多项式. 最小二乘法的MATLAB实现:polyfit clear x=[ 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2.0 2.4 2.8 3.2 3.6 4.0 4.4 4.8... 5.2 5.6 6.0 6.4 6.8 7.2 7.6 8.0]; y=[1.00 1.35 1.49 1.46 1.45 1.66 2.23 3.15 4.32 5.55 6.64... 7.44 7.88 7.97 7.80 7.50 7.20 7.04 7.08 7.35 7.84]; plot(x,y,r*) axis([-1,9,1,8]) pause xx=-1:0.01:9 P=polyfit(x,y,3); P1=polyval(P,xx); hold on plot(xx,P1) P2=polyval(P,x); e=(y-P2)*(y-P2)

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