第四讲 多项式回归与正交多项式(安徽农大徐建新版)
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正交多项式在数学中,正交多项式是一类特殊的多项式,其在一定的权重函数或内积定义下具有正交性质。
正交多项式在数学分析、物理学和工程学等领域中具有广泛的应用。
本文将介绍正交多项式的定义、性质以及常见的几种正交多项式。
定义给定定义在区间[a, b]上的一个非负的实数函数w(x)(权重函数),称一个多项式序列{φn(x)}n=0∞ 为正交多项式序列,如果满足以下条件:1.正交性:对于不同的i和j,若i≠j,则两个多项式的内积为0,即∫abφi(x)φj(x)w(x)dx = 0;2.单位性:多项式的平方在区间上的加权累积为1,即∫abφn2(x)w(x)dx = 1。
性质正交多项式具有许多重要的性质,如:1.正交性:正交多项式之间的内积为0,这个性质在数值计算和函数逼近中非常有用;2.生成公式:许多正交多项式都可以通过递推关系生成。
例如,勒让德多项式可通过勒让德微分方程的解得到,切比雪夫多项式可通过递推公式生成;3.逼近性:正交多项式在一定条件下能够将任意函数逼近为一个多项式级数,这在函数逼近和插值中是非常重要的性质;4.最小二乘逼近:利用正交多项式进行最小二乘逼近,可以得到最优逼近解。
常见的正交多项式勒让德多项式 (Legendre Polynomials)勒让德多项式是最常见的正交多项式之一,通常用Pn(x)表示,定义在区间[-1, 1]上,权重函数为w(x) = 1。
勒让德多项式可以通过勒让德微分方程生成,其前几个多项式表达式如下:•P0(x) = 1•P1(x) = x•P2(x) = (3x^2 - 1)/2•P3(x) = (5x^3 - 3x)/2•…切比雪夫多项式 (Chebyshev Polynomials)切比雪夫多项式是定义在区间[-1, 1]上的正交多项式,通常用Tn(x)表示。
切比雪夫多项式的权重函数为w(x) = (1 - x2)(-1/2)。
前几个切比雪夫多项式表达式如下:•T0(x) = 1•T1(x) = x•T2(x) = 2x^2 - 1•T3(x) = 4x^3 - 3x•…雅各比多项式 (Jacobi Polynomials)雅各比多项式是定义在区间[-1, 1]上的正交多项式,通常用P(α,β)n(x)表示,其中α和β是正实数,称为雅各比指数。
正交多项式一、正交函数系的概念高等数学中介绍傅立叶(Fourier)级数时,证明过函数系;1, cos x ,sin x ,cos2x ,sin2x ,…,con nx ,sin nx ,… (3.1)中任何两个函数的乘积在区间[-π ,π ]上的积分都等于0。
我们称这个函数中任何两个函数在[-π ,π ]上是正交的,并且称这个函数为一个正交函数系。
若对(7.1)中的每一个函数再分别乘以适当的数,使之成为:nx nx x x sin 1,cos 1,,,sin 1,cos 1,21πππππ(3.2)那么这个函数系在[-π ,π ]上不仅保持正交的性质,而且还地标准化的(规范的),亦即每一个函数自乘之积,在[-π ,π ]上的积分是1。
为了使讨论更具有一般性,先要介绍一些基本概念。
1.权函数的概念 定义3.1 设ρ (x )定义在有限或无限区间[a , b ]上,如果具有下列性质: (1) ρ (x ) ≥0,对任意x ∈[a , b ], (2) 积分dx x x nba)(ρ⎰存在,(n = 0, 1, 2, …),(3) 对非负的连续函数g (x ) 若⎰=badx x x g 0)()(ρ。
则在(a , b )上g (x ) ≡ 0,我们就称ρ (x )为[a , b ]上的权函数。
在正交多项式的讨论中,会遇到各种有意义的权函数,常用的权函数有: 1)(],1,1[],[=-=x b a ρ;211)(],1,1[],[xx b a -=-=ρx e x b a -=∞=)(],,0[],[ρ2)(],,[],[x e x b a -=∞+-∞=ρ等等。
正交性的概念 定义3.3 设f (x ),g (x ) ∈C [a , b ]若⎰==badx x g x f x g f 0)()()(),(ρ则称f (x )与g (x )在[a , b ]上带权ρ (x )正交。
定义3.4 设在[a , b ]上给定函数系{} ),(,),(),(10x x x n ϕϕϕ,若满足条件())(),1,0,(,0,0)(),((是常数k kk j A k j kj A kj x x ⎩⎨⎧==>≠= ϕϕ 则称函数系{ϕk (x )}是[a , b ]上带权ρ (x )的正交函数系,特别地,当A k ≡ 1时,则称该函数系为标准正交函数系。
正交多项式若首项系数的次多项式,满足就称多项式序列,在上带权正交,并称是上带权的n次正交多项式。
构造正交多项式的格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)方法定理:按以下方式定义的多项式集合是区间上关于权函数的正交函数族。
其中证明可用归纳法,略。
例:求在[0,1]上的二次最佳平方逼近多项式。
解:构造正交多项式于是故在[0,1]上的二次最佳平方逼近多项式为勒让德多项式当区间为[-1,1],权函数时,由正交化得到的多项式就称为勒让德(Legendre)多项式,并用表示。
是n次多项式,对其n次求导后得首项的系数显然最高项系数为1的勒让德多项式为勒让德(Legendre)多项式具体表达式为性质1 正交性证明:反复用分部积分公式,略。
性质2 奇偶性n为偶数时为偶函数,n为奇数时为奇函数。
性质3 递推关系证明略。
性质4 在所有最高项系数为1 的n次多项式中,勒让德多项式在[-1,1]上与零的平方误差最小。
证:设是任意一个最高项系数为1的多项式,可表示为于是证毕。
性质5在区间[-1,1]内有n个不同的实零点。
第一类切比雪夫(Chebyshev)多项式当区间为[-1,1],权函数时,由序列正交化得到的正交多项式就是第一类切比雪夫(Chebyshev)多项式。
它可表示为若令当在[-1,1]上变化时,对应的在[0,π]上变化,其可改写成具体表达式为是首项系数为的次多项式。
性质1 递推关系这只要由三角恒等式令即得。
性质2 最高项系数为1的对零的偏差最小。
即在区间[-1,1]上所有最高项系数为1的一切n次多项式中,与零的偏差最小,其偏差为证:由于且点是的切比雪夫交错点,由定理4知,区间[-1,1]上在中最佳逼近多项式为,即是与零的偏差最小的多项式。
证毕。
例:求在[-1,1]上的最佳2次逼近多项式。
解:最佳逼近多项式应满足由性质2知,当即时,与零偏差最小,故就是在[-1,1]上的最佳2次逼近多项式。
性质3 切比雪夫多项式在区间[-1,1]上带权正交,且令则于是性质4只含的偶次幂,只含的奇次幂.性质5在区间[-1,1]上有个零点可用的线性组合表示,其公式为具体表达式为其他常用的正交多项式一般说,如果区间及权函数不同,则得到的正交多项式也不同。
介绍
正交多项式是一种数学基础概念,是由一系列标准基函数的线性组合而成的广义多项式函数。
它的基本原理是将复杂的函数分解为极其简单的基本函数,经过一系列的系数相乘,然后累加,实现原始函数在数学上的拟合。
正交多项式是物理和生物学中常用的数学工具,它广泛应用于非线性系统分析领域,如数据拟合,函数估计,插值和求导等。
正交多项式有两种扩展:一是加权正交多项式,更灵活地权衡特定基函数的重要性;二是非线性正交多项式,更具有普适性和有效性。
正交多项式对于数值模拟具有重要作用。
它可以有效地减少函数处理时间,并表示函数的行为特性更加准确。
此外,正交多项式也经常用于误差分析。
例如,可以使用正交多项式系数和数据点坐标来估计实际差异。
总之,正交多项式是一种有效的数学工具,可以帮助我们准确分析和处理复杂的函数。
它的精确了解和准确应用可以为研究者提供一个科学的解决方案,以便更好地了解自然现象的真实本质。
正交多项式模型正交多项式模型一、引言正交多项式模型是统计学中一个重要的概念,主要用于回归分析和时间序列分析等。
它利用正交性,将高维问题转化为低维问题,从而简化计算和建模过程。
本文将介绍正交多项式模型的基本概念、应用和实现方法。
二、正交多项式模型的基本概念正交多项式是一种特殊的多项式,它的各个项之间是正交的,即各项的系数互为相反数。
这种特性使得正交多项式在统计学中有广泛的应用。
正交多项式模型是指利用正交多项式来拟合数据的一类模型,具有简洁、高效和易于解释等特点。
三、正交多项式模型的应用时间序列分析:在时间序列分析中,很多数据的趋势和季节性因素可以用正交多项式来描述。
例如,使用正交多项式模型可以有效地提取时间序列中的长期趋势、季节性和周期性变化。
回归分析:在回归分析中,正交多项式模型可以用来处理自变量和因变量之间的关系,特别是当自变量之间存在多重共线性时,使用正交多项式模型可以有效地消除这种影响。
数据降维:由于正交多项式具有将高维问题转化为低维问题的特性,因此可以用于数据降维。
通过选择合适的正交多项式,可以将高维数据投影到低维空间,从而降低计算复杂度和提高可视化效果。
四、正交多项式模型的实现方法选择合适的正交多项式:根据数据的特性和问题要求,选择合适的正交多项式类型,如Legendre多项式、Chebyshev多项式等。
拟合模型:利用选定的正交多项式对数据进行拟合,通过最小二乘法或其他优化算法求解系数,得到最佳拟合模型。
预测与评估:利用拟合得到的模型进行预测,并对预测结果进行评估和比较,选择最优的模型。
五、结论正交多项式模型是一种高效、简洁和易于解释的统计模型,在回归分析、时间序列分析和数据降维等方面有广泛的应用。
通过选择合适的正交多项式类型,可以有效地提取数据中的特征和规律,为实际问题的解决提供有力支持。
未来的研究可以进一步探讨正交多项式模型的优化算法和应用领域,为更多领域的数据分析和处理提供新的思路和方法。
线性代数中的正交多项式正交多项式是线性代数中的一种重要概念,具有广泛的应用和深远的影响。
本文将介绍正交多项式的定义、性质以及它们在数学和工程领域中的应用。
一、正交多项式的定义在数学中,正交多项式是指在某个带权内积定义下的多项式函数族,满足互不相同、次数递增且两两正交的性质。
具体而言,设Pn(x)为n次多项式,那么它是正交多项式需要满足以下条件:1. Pn(x)是n次多项式;2. Pn(x)的系数可以通过递推关系计算,即Pn(x)可以表示为Pn(x)=an(x)P(n-1)(x)+bn(x)P(n-2)(x),其中an(x)和bn(x)是与P(n-1)(x)和P(n-2)(x)正交的多项式;3. 符合正交性条件,即∫W(x)Pm(x)Pn(x)dx=0,其中W(x)是非负权函数,m≠n。
二、正交多项式的性质1. 正交多项式族的线性无关性:正交多项式族中的任意两个多项式都是线性无关的,即不可能以一个正交多项式来表示另一个正交多项式。
2. 正交多项式的正交性:正交多项式族中的任意两个多项式在权函数的内积下是正交的,即它们的内积等于0。
3. 正交多项式的级数展开:任意函数f(x)可以展开为正交多项式族的级数形式,即f(x)=∑(n=0)~∞[anPn(x)],其中an=∫W(x)f(x)Pn(x)dx,Pn(x)是正交多项式族中的第n个多项式。
三、正交多项式的应用正交多项式在数学和工程领域中具有广泛的应用,以下是其中的几个方面:1. 函数逼近:正交多项式可以用于近似计算给定函数的级数展开形式。
通过选取合适的正交多项式族,可以提高逼近的精度和效果。
2. 微分方程求解:正交多项式在求解微分方程时具有良好的性质。
可以通过将微分方程转化为正交多项式的形式,进而求解相关的系数和解析解。
3. 数值计算:正交多项式的级数展开形式可以用于数值计算中的积分、傅里叶变换等问题。
它们具有计算效率高、精度较高的特点。
4. 概率统计:正交多项式在概率统计中扮演重要的角色。
正交回归(正交多项式回归)多项式回归虽然是一种有效的统计方法,但这种方法存在着两个缺点:一是计算量较大,特别是当自变量个数较多,或者自变量幂较高时,计算量迅速增加;二是回归系数间存在着相关性,从而剔除一个变量后还必须重新计算求出回归系数。
当自变量x的取值是等间隔时,我们可以利用正交性原理有效地克服上述缺点。
这种多项式回归方法就是本节将要介绍的正交多项式回归。
一、正交多项式回归的数学模型设变量y和x的n组观测数据服从以下k次多项式(2-4-17)令(2-4-18)…分别是x的一次、二次,…k次多项式,a ij是一些适当选择的常数,如何选择将在下面讨论(i=1,2,…,n)。
将(2-4-18)式代入(2-4-17)式,则有(2-4-19)比较(2-4-19)和(2-4-17)式可知,二者系数间存在简单的函数关系,只要求出,就可以求出。
若把…看作新的自变量,则(2-4-19)式就成为一个k元线性模型,其结构矩阵为(2-4-20)正规方程为(2-4-21)(2-4-22)其中在上节中我们遇到的困难是解正规方程系数矩阵的工作量太大,如果我们有办法使其对角线上的元素不为零,而其余元素均为零,那么计算就大大简化了,而且同时消去了系数间的相关性。
对于…我们可以通过选择系数a10,a21,a20,…,a k,k-i,…,a k0使得(2-4-23)(2-4-24)从而使则正规方程组为(2-4-29)回归系数为(2-4-30)满足(2-4-23)和(2-4-24)式的多项式组…我们称之为正交多项式。
显然这里关键的问题是如何找出一组正交多项式。
换言之,就是如何选择系数a10,a21,a20,…,a k,k-i,…,a k0使(2-4-23)和(2-4-24)式成立。
在正交多项式回归中自变量的选择是等间隔的,设间隔为h,x0=a, 则(2-4-31)若令(2-4-32)则(2-4-33)由此可见,是1至n的正整数。
只要我们用代替x作为自变量,问题就变得简单了。