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1、第3章 曲线拟合的最小二乘法,给出一组离散点，确定一个函数逼近原函数，插值是这样的一种手段。在实际中，数据不可避免的会有误差，插值函数会将这些误差也包括在内。,因此，我们需要一种新的逼近原函数的手段：不要求过所有的点（可以消除误差影响）；尽可能表现数据的趋势，靠近这些点。,有时候，问题本身不要求构造的函数过所有的点。如：5个风景点，要修一条公路S使得S为直线，且到所有风景点的距离和最小。,先讲些预备知识,对如上2类问题，有一个共同的数学提法：找函数空间上的函数g，使得g到f的距离最小。,定义1：向量范数,映射：,满足：,非负性,齐次性,三角不等式,称该映射为向量的一种范数,预备知识,我们定义两
2、点的距离为：,常见的范数有：,定义3：函数f的离散范数为,提示：该种内积，范数的定义与向量的2范数一致,我们还可以定义函数的离散范数为：,f(x)为定义在区间a,b上的函数，为区间上n+1个互不相同的点，为给定的某一函数类。求 上的函数g(x)满足f(x)和g(x)的距离最小,如果这种距离取为2范数的话，称为最小二乘问题,曲线拟合的最小二乘问题,定义,下面我们来看看最小二乘问题：,求 使得 最小,设,最小,则,即,关于系数,由于它关于系数,最小，因此有：,即,写成矩阵形式有：,法方程,第一步：函数空间的基,，然后列出法方程,第一步：函数空间的基,，然后列出法方程,例：,也就是最小二乘问题。,我们有：,矛盾方程组恒有解，且,矛盾方程组的求解,
