用最小二乘法构造拟合曲线

本文介绍了插值方法与拟合曲线的区别,强调了拟合曲线的目标是使离散点接近拟合函数。最小二乘法作为实现这一目标的方法,通过最小化均方误差来构造最优拟合曲线。以二次拟合函数为例,详细阐述了如何利用最小二乘法求解拟合函数的系数,提出可以借助矩阵思想解决此类问题。

插值方法:目标是让插值函数尽量靠近离散点

拟合曲线:目的是要离散点尽量靠近拟合函数

拟合函数构造原则:按Q(逼近函数在各点的值)与Y(各点的精确值)之间误差最小原则作为“最优”标准

最小二乘法:按均方误差(各点误差的平方和R)达到极小(即偏微分为0)构造拟合曲线的方法

设计和确定“最贴近”的拟合曲线关键要选择合适的曲线类型

例子:

二次拟合函数:

给定数据序列(xi,yi),i=1,2,...,m,用二次多项式函数拟合

,则拟合函数的均方误差为

的极小值满足:

整理的:

根据题目给出的各点值进行相应计算便可得a0,a1,a2的值,则平p(x)得解


试用矩阵的思想求解!提示:对于矛盾方程组,在数值代数中若均方误差极小则可理解为有解,并且对于矛盾方程组

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