数值分析笔记(三)函数逼近

最佳平方逼近

函数逼近是使用一种简单易算的函数来近似表示一个复杂函数。

在这里插入图片描述

该问题可转化为求解线性方程组

G n C = F n ​ G_{n}C=F_{n}​ GnC=Fn

其中,系数 C = ( c 0 , c 1 , ⋯   , c n ) T , F n = ( ( f , φ 0 ) , ( f , φ 1 ) , ⋯   , ( f , φ n ) ) T C=(c_{0},c_{1},\cdots,c_{n})^{\mathrm{T}},F_{n}=((f,\varphi_{0}),(f,\varphi_{1}),\cdots,(f,\varphi_{n}))^{\mathrm{T}} C=(c0,c1,,cn)T,Fn=((f,φ0),(f,φ1),,(f,φn))T

G n G_n Gn是格拉姆矩阵。称该线性方程组为法方程组或正规方程组。

最佳平方逼近的解函数为 φ ∗ = ∑ i = 0 n c i ∗ φ i \varphi^*=\sum_{i=0}^nc_i^*\varphi_i φ=i=0nciφi

最佳平方逼近函数,继承内积,即 ( φ ∗ , φ ∗ ) = ( φ ∗ , f ) (\varphi^*,\varphi^*)=(\varphi^*,f) (φ,φ)=(φ,f)

取逼近区间[a,b]为[0,1]时,其平方误差为:
∥ φ ∗ − f ∥ 2 2 = ( f , f ) − F n T C ∗ = ∫ 0 1 f 2 ( x ) d x − F n T C ∗ . \parallel\varphi^*-f\parallel_2^2=(f,f)-F_n^\mathrm{T}C^*=\int_0^1f^2(x) \mathrm{d}x-F_n^\mathrm{T} C^* . φf22=(f,f)FnTC=01f2(x)dxFnTC.
在这里插入图片描述

正交系

内积空间 V V V上的两个元素 f f f g g g,如果有内积 ( f , g ) = 0 (f,g)=0 (f,g)=0,则称 f f f g g g关于内积 ( ⋅ , ⋅ ) (\cdot,\cdot) (,)正交。若内积空间上的元素系 { f i } \{f_{i}\} {fi}满足两两正交
{ ( f i , f j ) = 0 ( i ≠ j ) , ( f i , f i ) = γ i > 0 , \begin{cases}(f_i,f_j)=0\quad(i\neq j) ,\\(f_i,f_i)=\gamma_i>0 ,\end{cases} {(fi,fj)=0(i=j),(fi,fi)=γi>0,
则称 { f i } \{f_{i}\} {fi}为正交系,若有 ( f i , f i ) = 1 ( i = 0 , 1 , 2 , 3... ) (f_i,f_i)=1(i=0,1,2,3...) (fi,fi)=1(i=0,1,2,3...),则称 { f i } \{f_{i}\} {fi}为标准正交系。

给定一组正交基,法方程组系数矩阵 G n G_n Gn为对角矩阵,其解向量为:
C ∗ = ( ( φ 0 , f ) ( φ 0 , φ 0 ) , ( φ 1 , f ) ( φ 1 , φ 1 ) , ⋯   , ( φ n , f ) ( φ n , φ n ) ) T . C^* = \left(\frac{(\varphi_0,f)}{(\varphi_0,\varphi_0)},\frac{(\varphi_1,f)}{(\varphi_1,\varphi_1)},\cdots,\frac{(\varphi_n,f)}{(\varphi_n,\varphi_n)}\right)^\mathrm{T}. C=((φ0,φ0)(φ0,f),(φ1,φ1)(φ1,f),,(φn,φn)(φn,f))T.
函数 f ( x ) f(x) f(x)的最佳平方逼近函数为
φ ∗ = ( φ 0 , f ) ( φ 0 , φ 0 ) φ 0 + ( φ 1 , f ) ( φ 1 , φ 1 ) φ 1 + ⋯ + ( φ n , f ) ( φ n , φ n ) φ n . \varphi^*=\frac{(\varphi_0,f)}{(\varphi_0,\varphi_0)}\varphi_0+\frac{(\varphi_1,f)}{(\varphi_1,\varphi_1)}\varphi_1+\cdots+\frac{(\varphi_n,f)}{(\varphi_n,\varphi_n)}\varphi_n. φ=(φ0,φ0)(φ0,f)φ0+(φ1,φ1)(φ1,f)φ1++(φn,φn)(φn,f)φn.
平方误差为
∥ f − φ ∗ ∥ 2 2 = ( f , f ) − ∑ i = 0 n ( f , φ i ) 2 ( φ i , φ i ) . \parallel f-\varphi^*\parallel_2^2=(f,f)-\sum_{i=0}^n\frac{(f,\varphi_i)^2}{(\varphi_i,\varphi_i)}. fφ22=(f,f)i=0n(φi,φi)(f,φi)2.

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