Sformułowanie zagadnienia aproksymacji w sensie najmniejszych kwadratów

Podobne dokumenty
1.3. Przestrzeni. Odwzorowania. Rząd macierzy. Twierdzenie Croneckera- Capellego

WYKŁAD 1 INTERPOLACJA WIELOMIANOWA

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe

VI. OBLICZANIE WYZNACZNIKA I ODWRACANIE MACIERZY

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

Parametryzacja rozwiązań układu równań

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Aproksymacja. Plan wykładu. 1. Problem aproksymacji, normy, rodzaje aproksymacji. 2. Aproksymacja średniokwadratowa

tek zauważmy, że podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy dla funkcji zespolonych zmiennej rzeczywistej pochodne wyższych rze

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

f '. Funkcja h jest ciągła. Załóżmy, że ciąg (z n ) n 0, z n+1 = h(z n ) jest dobrze określony, tzn. n 0 f ' ( z n

Teoria i metody optymalizacji

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Metody numeryczne Laboratorium 5 Info

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Twierdzenie Cayleya-Hamiltona

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

( ) O k k k. A k. P k. r k. M O r 1. -P n W. P 1 P k. Rys Redukcja dowolnego przestrzennego układu sił

Dwumian Newtona. Agnieszka Dąbrowska i Maciej Nieszporski 8 stycznia 2011

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Wyższe momenty zmiennej losowej

Relacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

n k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

ALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x

Reprezentacje w przestrzeni stanów

Zadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone

7. OBLICZENIA WIELKOŚCI ZWARCIOWYCH ZA POMOCĄ KOMPUTERÓW

Definicja interpolacji

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Liczby Stirlinga II rodzaju - definicja i własności

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 2B, lato 2015/16

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Matematyka. Zakres podstawowy. Nawi zanie do gimnazjum. n/m Rozwi zywanie zada Zadanie domowe Dodatkowe Komunikaty Bie ce materiały

( ) WŁASNOŚCI MACIERZY

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Kolorowanie Dywanu Sierpińskiego. Andrzej Szablewski, Radosław Peszkowski

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

METODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński

Model Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,...

jawnie od odleg lości miedzyelektronowych r ij = r i r j Funkcje falowe w postaci kombinacji liniowej wielu wyznaczników.

Równania liniowe rzędu drugiego stałych współczynnikach

Pierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik

Internetowe Kółko Matematyczne 2004/2005

Rozkład normalny (Gaussa)

Wzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

MACIERZE STOCHASTYCZNE

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

Analiza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

Liczby Stirlinga I rodzaju - definicja i własności

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń

Metoda najszybszego spadku

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x

4. Aproksymacja Wprowadzenie (4.1) aproksymowana aproksymującej przybliżającej błędami aproksymacji przybliżenia

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

VII MIĘDZYNARODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretyczne T3.

Twierdzenie 15.3 (o postaci elementów rozszerzenia ciała o zbiór). Niech F będzie ciałem oraz A F pewnym zbiorem. Niech L<F.

WYKORZYSTANIE FILTRU CZĄSTECZKOWEGO W PROBLEMIE IDENTYFIKACJI UKŁADÓW AUTOMATYKI

DRGANIA MECHANICZNE. materiały uzupełniające do ćwiczeń. Wydział Samochodów i Maszyn Roboczych studia inżynierskie

Wprowadzenie. metody elementów skończonych

I. Podzielność liczb całkowitych

Zajęcia nr. 2 notatki

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/ n 333))

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE PODSTAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUTOMATYKI

1 Przedziały ufności. ). Obliczamy. gdzie S pochodzi z rozkładu B(n, 1 2. P(2 S n 2) = 1 P(S 2) P(S n 2) = 1 2( 2 n +n2 n +2 n ) = 1 (n 2 +n+2)2 n.

Przestrzenie sygnałów

Szereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

P π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny

CAŁKA NIEOZNACZONA. F (x) = f(x) dx.

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.

I kolokwium z Analizy Matematycznej

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Rozkład χ 2 = + 2π 2. Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej:

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

MOTYWACJA. x x x e x x x , sin( ) 0, 4 tan ( ) 0

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

Metody Podejmowania Decyzji

5. Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

Przykładowy arkusz z rozwiązaniami. Arkusz II poziom rozszerzony

MARIUSZ KAWECKI zbiór zadań dla zainteresowanego matematyką licealisty

CIĄGI LICZBOWE. Poziom podstawowy

1 Układy równań liniowych

IV Uniwersytecka Sobota Matematyczna 14 kwietnia Funkcje tworzące w kombinatoryce

Transkrypt:

WYKŁAD APROKSYMACJA WIELOMIANOWA I ZAGADNIENIE NAJMNIEJSZYCH KWADRAÓW

Sforułowaie zagadieia aprosyaci w sesie aieszych wadratów Rozważy zbiór putów (węzłów) a płaszczyźie {( x y ), 0,.., }, W typowy zadaiu aprosyaci liczba węzłów oże być zacza, toteż stadardowa iterpolaca ie est dobry poysłe. Wieloia iterpolacyy (wysoiego stopia) będzie iał silie oscylacyy charater, a ego postać będzie iesłychaie wrażliwa a ałe błędy w daych weściowych. Zastosuey ie podeście. Naszy cele est zalezieie fuci, tóre przebieg uchwyci ogóly tred zieości w zbiorze zadaych putów (czerwoa liia a wyresie), a wyres te fuci est w odpowiedio oreśloy sesie abliższy puto tego zbioru. Będziey poszuiwać te fuci w postaci obiaci liiowe z góry oreśloych fuci bazowych (p. pewych wieloiaów) { ( x), 0,.., } 00 1 1 0 f ( x) a ( x) a ( x)... a ( x) a ( x)

Potrzebe est ryteriu wg tórego oreśliy wartość iezaych współczyiów { a, 0,1,.., }. W zagadieiu aprosyaci w sesie aieszych wadratów dążyy do ziializowaia astępuące wielości ( 0, 1,..., ) [ ( ) ] [ ( ) ] i 0 0 0 R R a a a f x y a x y Waruie oieczy istieia iiu est edoczese ziaie pochodych cząstowych pierwszego rzędu R a i 0, i 0,.., Warui te prowadzą do liiowego uładu rówań dla współczyiów { a, 0,.., } R i ( x ) a ( x ) y 0, i 0,1,.., ai 0 0 [ ( x ) ( x )] a y ( x ) i i 0 0 0

Otrzyay uład rówań liiowych oża zapisać w forie acierzowo-wetorowe gdzie Ma = z M ( x ) ( x ) M, i, 0,1,.., i i i 0 a [ a, a,.., a ] 0 1 z y ( x ), i 0,1,.., i i 0 W szczególości, w roli fuci bazowych ożey przyąć edoiay ( x) 1, ( x) x,..., ( x) x,..., ( x) x 0 1 Wówczas eleety acierzy M i wetora prawych stro z aą astępuącą forę i i i i 0 0 M x, i, 0,1,..,, z y x, i 0,1,..,

Zauważy, że acierz M oża wyrazić ao astępuący iloczy M W W przy czy eleet acierzy W są dae wzorai Istotie, dowodzi tego astępuący rachue W x, 0,...,, 0,..., i i i i xx i 0 0 0 ( W W) ( W ) ( W) ( W) ( W) ( M) Poadto, wetor prawych stro oże być przedstawioy w postaci z W y, y [ y, y,..., y ] Szczególa postać uładu rówań ie est przypadie i wyia z fatu, że zagadieie aprosyaci w sesie aieszych wadratów oże być iterpretowae ao adoreśloe zagadieie iterpolaci. 0 1

Przyrzyy się bliże probleowi liiowego zagadieia adoreśloego. Jest to tai uład rówań liiowych, w tóry liczba rówań est więsza iż liczba iewiadoych Ax b, di( A ) (, ), Macierz współczyiów A est acierzą prostoątą (a więce wierszy iż olu). ypowo, uład adoreśloy est sprzeczy, t. ie istiee w R wetor x tai, że wszystie rówaia uładu są edocześie spełioe. Postawiy zadaie wyzaczeia rozwiązaia uładu adoreśloego w iy, ieco bardzie liberaly sesie. Miaowicie, zadowoliy się tai wetore x, dla tórego długość wetora r b Ax est aiesza. Iyi słowy, staray się wybrać tai wetor x, że wielość est aiesza. r : r... r 1

Potrzebe będzie a poęcie zaresu (pola) acierzy. Zarese acierzy A (prostoąte o wyiarach (,)) azyway zbiór w R ozaczay rage(a) i tai, że rage( A): { yr : y Ax, x R } Widziy, że zares A to po prostu zbiór wartości przeształceia liiowego z R do R zadaego przez tę acierz. Zbiór te est podprzestrzeią liiową w R. Drugi waży poęcie est ądro acierzy (przestrzeń zerowa). W aszy zastosowaiu potrzebuey odwołać się do ądra acierzy traspoowae A. Jest to zbiór wetorów (de facto podprzestrzeń liiowa w R ) zdefiioway astępuąco er( A ) { yr : A y 0R } Wyażey, że dowoly wetor z rage(a) est prostopadły (ortogoaly) do ażdego wetora z er(a ), t. podprzestrzeie te są ortogoale, co ożey zapisać ta ( ) er( rage A A ) ( v, w ) v w 0 vrage( A) wer( A ) Prześledźy dowód tego ważego stwierdzeia 1

Zauważy po pierwsze, że vrage( A) v Ap Obliczy teraz iloczy salary wetora v i dowolego wetora w z przestrzei er(a ) a w p p 1 1 1 pr ( v, w) ( Ap, w) ( Ap) w ( a p ) w ( a w ) p 1 1 1 1 1 ( ) ( A w) ( p, A w) ( p, 0) 0 Otrzyaliśy zero co wobec dowolości wyboru wetorów dowodzi stwierdzeia. Istotę zagadieia aieszych wadratów ilustrue rysue. Zauważy, że wetor residualy r a aieszą długość (orę) eśli est wetore prostopadły do rage(a). Zgodie z powyższy stwierdzeie, wetor r ależy zate do er(a ).

Możey zate apisać r r i r rage( A) r er( A ) 1 A ( b Ax) 0 A Ax A b Zauważy, że acierz otrzyaego powyże uładu liiowego, czyli A A, est wadratowa o wyiarze. W teorii acierzy dowodzi się, że acierz ta est ieosobliwa eśli tylo rząd acierzy A est rówy (t. wszystie e oluy tratowae ao - wyiarowe wetory są liiowo iezależe). W oteście zagadieia aprosyaci wieloiaowe w sesie aieszych wadratów, acierz A = W, a A A = W W = M. Moża powiedzieć, że zagadieie aprosyaci to w istocie adoreśloe zagadieie iterpolaci, tóre prowadzi do adoreśloego uładu rówań postaci Wa = y. Istotie, ay bowie 0 0 y f ( x ) x a W a, 0,1,..., Opisay sposób rozwiązaia uładu adoreśloego (poprzez sprowadzeie go do uładu z acierzą wadratową A A) azyway też etodą rówań oralych.

Metoda wieloiaów ortogoalych Oówiy teraz ią etodę rozwiązaia zagadieia aprosyaci wieloiaowe, alteratywa wobec etody rówań oralych. Oaże się, że zagadieie aprosyaci oża rozwiązać wprost, t. bez rozwiązywaia żadych uładów rówań! Dla ustaloego uładu węzłów {( x, y), 0,.., } salary dwóch fuci bazowych wzore, : ( x ) ( x ) i i 0 defiiuey (dysrety) iloczy Mówiy, że uład fuci bazowych { i ( x), i 0,.., } est ułade ortogoaly eśli spełia o warui (ortogoalości) postaci i, 0, i Użycie w zagadieiu aprosyaci ortogoalego uładu fuci bazowych est bardzo orzyste bowie acierz M uładu rówań oralych est czysto diagoala! M i 0 ( x ), i i 0, i

Ozacza to, że uład rówań oralych est całowicie rozprzęgięty. Iyi słowy, ay do czyieia w ułade rówań, tórych rozwiązaie est trywiale, a iaowicie ( x ) a y ( x ), i 0,.., i i i 0 0 a i 0 0 y ( x ) i ( x ) i Pozostae westia a sostruować ortogoaly uład fuci bazowych dla zadaego zbioru węzłów. Oazue się, że oża sostruowań taą bazę wieloiaową. Procedura ostruci te bazy est reursywa. Ozacza to, że olee fuce (wieloiay) bazowe będą zbudowae przy poocy (dwóch) wieloiaów sostruowaych uprzedio. Jasy est, że procedura taa wyaga oreśleia waruów startowych, t. zdefiiowaia wprost dwóch pierwszych wieloiaów bazowych, a iaowicie q ( x) 1, 0 q1( x) x 1

Liczba α1 est dobraa w tai sposób, aby wieloiay q 0 i q 1 były: 1 0, 1 0 ( 1) 0 1 1 0 0 q q x x Następe wieloiay w seweci wyzaczae są ze wzoru reurecyego postaci q ( x) xq ( x) q ( x) q ( x) 1 1 1 Przy czy współczyii α +1 i β są wyzaczae w tai sposób, aby owy wieloia q +1 był ortogoaly do wieloiaów q i q -1 : q, q 0, q, q 0 1 1 1 Po podstawieiu foruły reurecye dla q +1 do waruów ortogoalości otrzyuey prosty do rozwiązaia uład dwóch rówań liiowych z iewiadoyi α +1 i β. Uład te a rozwiązaie (sprawdzić!) 1, xq x x, q 1 x q x xq 0 q 1 0,, 1, 1 q ( ) x q 1( x ) 0 0 ( ) ( ) ( ) xq q q q q q

Kluczowy pytaie est: a to się dziee, że wyuszeie ortogoalości wieloiau q +1 względe wieloiaów q i q -1 gwaratue, że q, 0, 0,1,.., 1 qi i?! Oazue się, że warui ortogoalości do starszych wieloiaów są spełioe autoatyczie. Aby to zrozuieć, obliczy iloczy salary wieloiau q +1 i dowolego wieloiau q i dla i : q, q xq, q q, q q, q q, xq q, q 0 Obaśiy i 1 1 i i 1 i 1 i i p p p0 0 0 xqi ( x) has 0 for each p order i 1 Sładi drugi i trzeci są rówe zero a ocy założeia iducyego, że uład wieloiaów do ueru włączie est ortogoaly. Sładi pierwszy oże być itepretoway ao iloczy salary wieloiau q przez pewie wieloia xq i, tórego stopień wyosi i+1 i ie przewyższa -1. Wieloia te oże być przedstawioy ao pewa obiaca liiowa wcześie utworzoych wieloiaów bazowych q, 0 1 p p i. Na ocy założeia iducyego ażdy z tych wieloiaów est ortogoaly do wieloiau q, a zate i pierwszy sładi zia.

Ostatecza fora wieloiau aprosyacyego oże być zapisaa wzore f x y q x q x q x ( ) ( ) ( ) ( ) 0 0 0 Uwagi ońcowe: Bardzo efetywą obliczeiowo i ueryczie stabilą etodą obliczaia wartości wieloiau przedstawioego ao pewa obiaca liiowa bazowych wieloiaów ortogoalych i sostruowaych wg reguły reurecye podał Cleshaw. Je opis i ipleetace w ęzyu C++ oża zaleźć z podręcziu Nuerical Recipes i C++, 3 rd Ed., a stroie. Aprosyaca w sesie aieszych wadratów za poocą wieloiau stopia 1- szego zwaa est rówież regresą liiową. Ćwiczeie doowe: wyprowadzić foruły regresi liiowe.