非线性最小二乘

非线性最小二乘

非线性最小二乘问题是求解目标参数X的最优值的方法.

关键要素:

1. 要有待优化的参数X
2. 要知道参数与估计值的函数关系.f(X)
3. 要有观测数据Z
4. 待优化参数的初值X0
5. 待优化参数的范围(可选)

一般形式:

在这里插入图片描述

非线性优化与非线性最小二乘

非线性最小二乘问题,可以转化为非线性优化问题.解非线性最小二乘需要非线性优化算法.非线性优化算法最通用的方法是梯度下降.

非线性最小二乘的要求解的参数,作为非线性优化的X因此判断一个最小二乘问题是线性还是非线性的依据是参数与观测之间是线性还是非线性.
例如求解y=ax2其实就是线性最小二乘问题,而y=a2x是非线性最小二乘问题.

### 线性最小二乘非线性最小二乘的区别 线性最小二乘(Linear Least Squares, LLS)和非线性最小二乘(Nonlinear Least Squares, NLS)是两种用于参数估计和模型拟合的重要方法,它们在数学原理、计算复杂度以及应用场景上有显著区别。 #### 1. 原理上的区别 - **线性最小二乘** 线性最小二乘法适用于模型可以表示为参数的线性组合的情况,其目标函数通常写作: $$ J(\theta) = \sum_{i=1}^{n}(y_i - f(x_i, \theta))^2 $$ 其中 $ f(x_i, \theta) $ 是线性函数,可以表示为 $ f(x_i, \theta) = \theta_1 \phi_1(x_i) + \theta_2 \phi_2(x_i) + \dots + \theta_p \phi_p(x_i) $,其中 $ \phi_j(x_i) $ 是已知的基函数。由于模型是参数的线性函数,因此可以通过解析方法(如正规方程)直接求解最优参数 $ \theta $。 - **非线性最小二乘** 非线性最小二乘适用于模型 $ f(x_i, \theta) $ 是参数 $ \theta $ 的非线性函数的情况。目标函数形式与线性最小二乘相同: $$ J(\theta) = \sum_{i=1}^{n}(y_i - f(x_i, \theta))^2 $$ 但由于 $ f(x_i, \theta) $ 是非线性的,无法通过简单的解析方法求解。通常需要使用迭代优化算法(如高斯-牛顿法、Levenberg-Marquardt算法)逐步逼近最优解。 #### 2. 计算复杂度与稳定性 - **线性最小二乘** 线性最小二乘问题可以通过正规方程求解,即 $ \theta = (X^T X)^{-1} X^T y $,其中 $ X $ 是设计矩阵,$ y $ 是观测值向量。这种方法计算效率高,且在数据量不大时非常稳定。 - **非线性最小二乘** 非线性最小二乘问题的求解依赖于迭代算法,通常需要提供初始猜测值,并通过不断调整参数来最小化目标函数。由于非线性优化问题可能存在多个局部极小值,因此对初始值的选择敏感,计算复杂度也较高。 #### 3. 应用场景 - **线性最小二乘的应用场景** 线性最小二乘适用于模型参数与输出之间呈线性关系的问题。例如: - 回归分析中的线性拟合问题 - 工程测量数据的线性校正 - 经济学中的线性回归模型 - **非线性最小二乘的应用场景** 非线性最小二乘适用于模型输出与参数之间呈非线性关系的问题。例如: - 化学反应动力学建模 - 生物医学数据的非线性拟合 - 信号处理中的非线性系统辨识 - 机器学习中的非线性回归模型 ### 示例代码:线性与非线性最小二乘拟合 #### 线性最小二乘拟合示例(Python) ```python import numpy as np from numpy.linalg import inv # 生成线性数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = 2 * x + 1 + np.random.normal(0, 1, 100) # 构造设计矩阵 X = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T # 求解线性最小二乘问题 theta = inv(X.T @ X) @ X.T @ y print(f"拟合参数: 斜率 = {theta[0]:.2f}, 截距 = {theta[1]:.2f}") ``` #### 非线性最小二乘拟合示例(Python) ```python from scipy.optimize import curve_fit # 定义非线性模型 def nonlinear_model(x, a, b): return a * np.exp(b * x) # 生成非线性数据 x = np.linspace(0, 5, 50) y = 2 * np.exp(0.3 * x) + np.random.normal(0, 0.5, 50) # 拟合非线性模型 popt, _ = curve_fit(nonlinear_model, x, y) print(f"拟合参数: a = {popt[0]:.2f}, b = {popt[1]:.2f}") ``` ### 总结 - **线性最小二乘**适用于模型参数与输出呈线性关系的问题,计算简单且稳定,适合大规模数据处理。 - **非线性最小二乘**适用于模型输出与参数之间呈非线性关系的问题,计算复杂度较高,但能处理更广泛的模型形式。 ---
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