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矩阵分析-线性系统-5 最小二乘问题(The Least Squares Problem)
Tony Ma · 2011-11-10 · via 博客园 - Tony Ma

1. 引文

假设我们要确定一根绳子的弹性,而它的长度与拉力间服从公式imageF为拉力,l为绳子在拉力F作用下的长度,ek为待确定的常数。为此,我们进行一批实验采集如下数据,并绘制其散点图

                                    image          image                             

根据此数据,构造的公式及其矩阵形式为

                                  image                               image

要解此方程需要利用最小二乘方法。

2. 最小二乘方法

对于上例所示的系统image,A为m*n且m>n的矩阵,被成为超定的(overdetermined)。一般,它没有解。例如,当m=3,n=2时,A的两个列向量imageimageimage空间图形如下,我们希望能获得此列向量的线性组合以使image。从图中,可清楚看出这是不可能的,因为b并不在imageimage张成的空间中。

                                                   image

这时,因为无法求求解,退而求其次,我们希望解x1和x2使残差向量(residual vector)image尽可能小。当然,这时解就依赖于如何度量残差向量的长度。在最小二乘方法中使用欧氏距离,问题转换为下面优化问题

                                                     image

由上面图形可知,当线性组合使残差变量与品面正交时,向量b到此平面的距离最小。表达为公式imageimage代入上式有,解此公式就得到最小二乘意义下的解。

                                                 image,称为正规方程组(normal equations)

定理:若A的列向量线性独立,则image是非奇异的,并且有唯一解。

3. 案例分析

                          image

利用matlab

>> C=A’*A % Normal equations
C= 5 15
15 55
>> x=C\(A’*b)
x = 4.2360
3.2260

注意,利用正规方程组解最小二乘问题有以下缺陷:

1)构造image会导致信息丢失

2)image的条件数是A的平方

3.1 image会导致信息

对于imageimage。当image非常小时,会造成image的浮点表达image,从而导致正规方程组为奇异的。因此,A中重要信息在image中丢失了

3.2image条件数大

     image