Пусть проводится серия из n опытов. Результатами наблюдений являются численные значения y(xi) некоторой величины. Поставим задачу: представить приближенным способом измеряемую величину y(x) в виде линейной комбинации известных (базисных) функций – gk(x), k=1, 2, …, m, (m<n), чем n, так, чтобы полученная зависимость согласовывалась с результатами наблюдений «наилучшим образом». Словосочетание «наилучшим образом» будет далее пояснено. Итак, будем искать зависимость у(х) в виде
(6.13) |
где коэффициенты ck подлежат определению.
В общем случае в силу ошибок в измерениях при проведении опытов или «несовершенства» выбранной системы функций gk(x), k=1, 2, …, m возможно лишь выполнение приближенных равенств
(6.14) |
Сформируем разности между левыми и правыми частями приближенных равенств (6.14)
(6.15) |
Очевидно, если бы удалось подобрать систему функций gk(x) идеальным образом, а результаты измерений были бы точны, то вектор
,
называемый вектором невязки, состоял бы из нулевых элементов и его длина была бы минимально возможной (равной нулю).
|
|
Теперь мы можем уточнить, что следует понимать под приближением «наилучшим образом» зависимости у(х) посредством линейной комбинации базисных функций . Будем требовать, чтобы длина вектора , которая вычисляется по формуле
, | (6.16) |
была минимально возможной для данной системы функций gk(x), k=1, 2, …, m. То, чем мы можем «управлять» длиной вектора - это выбор коэффициентов ck, k=1, 2, …, m. Далее вместо длины вектора нам удобнее будет пользоваться квадратом длины, который в соответствии с равенствами (6.15) и (6.16) есть
(6.17) |
Ясно, что если ½r½2 минимален, то и выбор коэффициентов ck, k=1, 2, …, m наилучший в указанном выше смысле. Будем рассматривать правую часть равенства (6.17) как функцию m переменных, в роли которых выступают коэффициенты ck, k=1, 2, …, m. Тогда необходимое условие экстремума функции ½r½2 состоит в обращении в ноль частных производных, т.е.
(6.18) |
Дифференцируя правую часть формулы (6.17) по переменным ck, k=1, 2, …, m как сложную функцию и, приравнивая полученные частные производные нулю, приходим к равенствам:
,
,
¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼
Сокращая на 2 обе части полученных равенств, и записывая их в компактной форме, получаем систему
Раскрывая скобки и, перенося известные величины в правые части, в итоге получаем систему, которая называется системой нормальных уравнений:
(6.19) |
Заметим, что система (6.19) получена из необходимых условий экстремума функции m переменных. Можно доказать, что в точке m-мерного пространства, которая является решением системы (6.19) выполняются достаточные условия наличия минимума функции , однако, ввиду громоздкости выкладок мы этот вопрос здесь не рассматриваем.
|
|
Рассмотренный метод нахождения наилучшего в указанном смысле приближения к неизвестной функциональной зависимости у=у(х), если задана система базисных функций gk(x), k=1, 2, …, m, основанный на нахождении решения системы уравнений (6.19), называется методом наименьших квадратов.