Вычислительные методы в технологиях программирования. Элементы теории и практикум. Чивилихин С.А. - 76 стр.

UptoLike

Составители: 

76
() ()
.n,...,,,i,xayxFy
m
k
ikkiiii
210
0
=ϕ==δ
=
(2)
Сумма квадратов этих величин называется суммарной квадратичной
погрешностью:
.)x(ayJ
n
i
m
k
ikki
2
00
∑∑
==
ϕ=
(3)
Она дает количественную оценку того, насколько близки значения функции
(
)
x
F
в точках сетки к величинам
i
y
.
Меняя значения коэффициентов
k
a , будем менять погрешность
J
,
которая является их функцией. В результате естественно возникает задача
найти такой набор коэффициентов
k
a , при которых суммарная квадратичная
погрешность
J
оказывается минимальной.
Функцию
)
x
(
F
(1) с набором коэффициентов, удовлетворяющих
этому требованию, называют наилучшим приближением по методу
наименьших квадратов.
Построение наилучшего приближения сводится к классической задаче
математического анализа об экстремуме функции нескольких переменных.
Необходимым условием экстремума является равенство нулю в
экстремальной точке всех первых частных производных рассматриваемой
функции. В случае (3) это дает
()
.m,...,,j,x)x(ay
a
J
ij
n
i
m
k
ikki
j
1002
00
==ϕ
ϕ=
∑∑
==
(4)
Оставим члены, содержащие
k
a , слева и поменяем в них порядок
суммирования по индексам
i и
. Члены, содержащие
i
y
перенесем
направо. В результате уравнения (4) примут вид
,m,...,,j,ba
m
k
jkjk
10
0
==γ
=
(5)
где