Descargar la presentación
La descarga está en progreso. Por favor, espere
Publicada porMaría Victoria Salinas Belmonte Modificado hace 8 años
1
Aproximación de funciones Cuadrados Mínimos Dra. Nélida Beatriz Brignole
2
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole2 Data fitting – Ajuste de datos y t
3
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole3 Cuadrados mínimos Encontrar x tal que sea tan pequeño como sea posible
4
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole4 Interpretación geométrica: cuadrados mínimos En un problema sobredeterminado, encontrar x tal que sea tan pequeño como sea posible. => r normal
5
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole5 Cuadrados Mínimos... Continuación Se puede elegir la función de aproximación g(x) Objetivo: minimizar los residuos i Para m puntos experimentales x 1, x 2,..., x m buscamos g(x) tal que se minimice: Donde i = f(x i ) – g(x i )
6
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole6 Cuadrados Mínimos... Continuación
7
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole7 Cuadrados Mínimos Lineales Tomamos: Si queremos dar distinta importancia a los datos experimentales de acuerdo a su calidad, podemos minimizar la función de error:
8
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole8 Aproximación Polinomial (caso particular) En este caso tenemos: φ0(x)φ0(x) φ1(x)φ1(x) φ2(x)φ2(x) φ3(x)φ3(x)
9
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole9 Aproximación Polinomial (caso particular) Minimizar el residuo encontrar un punto crítico Sistema de ecuaciones normales n n+1 ecuaciones normales que se resuelven para los n+1 coeficientes incógnitas. k=0,…,n.
10
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole10 Aproximación Polinomial (caso particular) despejando
11
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole11 Aproximación Polinomial (caso particular) Separando la sumatoria nos queda: bkbk A k0 A k1 A kk A kn con i=1,...,m y k=0,...,n
12
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole12 Aproximación Polinomial (caso particular) Esto puede notarse en forma matricial como: donde sin ponderar i =1 para i=1,...,m y
13
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole13 Aproximación Polinomial (caso particular) Notando: Para k = 0,...,n OBS: si se elige un conjunto { k } ortogonal: A es diagonal
14
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole14 Aproximación Polinomial (caso particular) (m,n+1)x(n+1,1)=(m,1) Notemos que: Sistema no cuadrado (n+1,n+1)x(n+1,1)=(n+1,1) Sist. de ecs. normales Cálculo A T A para solución de sist. De ecs. Errores inaceptables Perturbación en coeficientes gran error en el resultado
15
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole15 Encontrar la solución Otra Técnica descomposición QR de A R T tiene inversa ‘izquierda’ Q es ortogonal A=QR
16
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole16 Encontrar la solución 0. =. RxQTQT y k q1 q p kp Se resuelve fácilmente por sustitución hacia atrás
17
Computación CientíficaDra. Nélida Beatriz Brignole17 Lectura obligatoria Gerald págs 260-275
Presentaciones similares
© 2024 SlidePlayer.es Inc.
All rights reserved.