Апроксимация систем линейных уравнений по методу наименьших квадратов
Курсовая
Этот факт позволяет нам найти ближайшую точку и вычислить расстояние от нее до. Несмотря на то что исходные векторы и не были ортогональны, для решения задачи автоматически привлекается ортогональность. Таким образом, не требуется, чтобы аппроксимирующая функция проходила через все заданные точки, что особенно важно при аппроксимации данных, заведомо содержащих погрешности. Критерием близости… Читать ещё >
Содержание
- ВВЕДЕНИЕ
- СКАЛЯРНЫЕ ПРОИЗВЕДЕНИЯ И ТРАНСПОНИРОВАНИЕ
- СКАЛЯРНЫЕ ПРОИЗВЕДЕНИЯ И НЕРАВЕНСТВО ШВАРЦА
- ТРАНСПОНИРОВАНИЕ МАТРИЦЫ
- ПРОЕКЦИИ НА ПОДПРОСТРАНСТВА И АППРОКСИМАЦИИ ПО МЕТОДУ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
- Упражнение 3.2
- Упражнение 3.2
- МНОГОМЕРНЫЕ ЗАДАЧИ О НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТАХ
- МАТРИЦЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
- ПОДГОНКА ДАННЫХ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- Список использованной литературы
Список литературы
- Г. Стренг, «Линейная алгебра и её применения», М. «Мир» — 1980 г.
- О.О. Замков, А. В. Толстопятенко, Р. Н. Черемных Взвешенный метод наименьших квадратов Взвешенный метод наименьших квадратов Математические методы в экономике. М.: Дис, 1997.
- Анна Эрлих Технический анализ товарных и финансовых рынков. М.: ИНФРА, 1996.
- Я.Б. Шор Статистические методы анализа и контроля качества и надёжности. М.: Советское радио, 1962.
- В.С. Пугачёв Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1979. 394 с.
- Ерина А.М., Кальян З. О. Теория статистики: Практикум. К.: КНЕУ, 1997. с. 187 190.
- Гусаров В.М. Теория статистики: Учебн. пособие для вузов. М., 1998. с. 143 155.