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Kleine Quadrate

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Tags: Kleine Quadrate, Least Square

 
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Michi98

Michi98 aktiv_icon

16:37 Uhr, 17.06.2020

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y: [-1,1]-->R mit Tabelle:

[(x,y),(-0.9,0.4),(-0.7,-0.22),(-0.65,0.04),(-0.47,-1.6),(-0.22,0.38),(-0.1,-0.13),(0.23,0.33),(0.3,1.34),(0.6,1.61),(0.71,0.97),(0.85,1.14)]

Mithilfe der Least Square will man eine Approximation z von y finden, welche als Summe der sinus Funktion modelliert wird:
z=k=1nbk(sin(kπx)
Der Ausdruck
i=111(z(xi)-yi)2
soll minimiert werden.
Frage: Wie sieht die Normalengleichung für dieses Problem aus?

Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert):
"Ich möchte die Lösung in Zusammenarbeit mit anderen erstellen."
Online-Nachhilfe in Mathematik
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ledum

ledum aktiv_icon

16:44 Uhr, 17.06.2020

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Hallo
wie groß soll denn n sein? warum differenzierst du die Quadratsumme nicht einfach?
Gruß ledum
Michi98

Michi98 aktiv_icon

16:46 Uhr, 17.06.2020

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Achso ja das n soll kleiner 11 sein.
Was meinst du mit dem differenzieren der Quadratsumme?
Wie fange ich an, an die Normalgleichung zu kommen?
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HAL9000

HAL9000

12:31 Uhr, 18.06.2020

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Man muss das ganze nicht nochmal zu Fuß rechnen, da es sich in ein Standardmodell eintakten lässt: Es sich mit

de.wikipedia.org/wiki/Multiple_lineare_Regression

erledigen. D.h., aus deinen Ausgangsdaten xi berechnet man xi,k=sin(kπxi), bei angenommen m Datensätzen (bei dir anscheinend m=11) bilden diese Werte eine m×n-Matrix X.

Zusammen mit den y-Daten ym bekommt man den Koeffizientenvektor b als Lösung des Optimierungsprolems

Xb-y2min! über bn .

Diese optimale Lösung ist b^=(XTX)-1XTy, sofern diese Inverse existiert, was im Fall nm sowie "allgemeiner Datenlage" i.d.R. der Fall ist.

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