第七章 函数逼近

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常用函数的逼近和曲线拟合

常用函数的逼近和曲线拟合

常用函数的逼近和曲线拟合在数学中,函数逼近和曲线拟合都是常见的问题。

函数逼近是指找到一个已知函数,尽可能地接近另一个函数。

而曲线拟合则是给定一组数据点,找到一条曲线来描述这些数据点的分布。

本文将讨论常用的函数逼近和曲线拟合方法。

一、函数逼近1. 插值法插值法是最简单的函数逼近方法之一。

它的基本思想是:给定一组已知点,通过构造一个多项式,使得该多项式在这些点处的函数值与已知函数值相等。

插值法的优点是精度高,缺点是易产生龙格现象。

常用的插值多项式有拉格朗日插值多项式和牛顿插值多项式。

拉格朗日插值多项式的形式为:$f(x)=\sum_{i=0}^{n}y_{i}\prod_{j=i,j\neq i}^{n}\frac{x-x_{j}}{x_{i}-x_{j}}$其中,$x_{i}$是已知点的横坐标,$y_{i}$是已知点的纵坐标,$n$是已知点的数量。

牛顿插值多项式的形式为:$f(x)=\sum_{i=0}^{n}f[x_{0},x_{1},...,x_{i}]\prod_{j=0}^{i-1}(x-x_{j})$其中,$f[x_{0},x_{1},...,x_{i}]$是已知点$(x_{0},y_{0}),(x_{1},y_{1}),...,(x_{i},y_{i})$的差商。

2. 最小二乘法最小二乘法是一种常用的函数逼近方法。

它的基本思想是:给定一组数据点,找到一个函数,在这些数据点上的误差平方和最小。

通常采用线性模型,例如多项式模型、指数模型等。

最小二乘法的优点是适用性广泛,缺点是对于非线性模型要求比较高。

最小二乘法的一般形式为:$F(x)=\sum_{i=0}^{n}a_{i}\varphi_{i}(x)$其中,$a_{i}$是待求的系数,$\varphi_{i}(x)$是一组已知的基函数,$n$是基函数的数量。

最小二乘法的目标是使得$\sum_{i=1}^{m}[f(x_{i})-F(x_{i})]^{2}$最小,其中$m$是数据点的数量。

函数逼近与泰勒级数

函数逼近与泰勒级数

函数逼近与泰勒级数函数逼近是指通过一系列近似函数来近似表示一个较为复杂的函数。

而泰勒级数是一种常用的函数逼近方法,通过使用函数在某一点的各阶导数来逼近原函数。

本文将介绍函数逼近的一般概念和泰勒级数的计算方法,并分析其在实际问题中的应用。

1. 函数逼近的概念在数学分析中,函数逼近是指通过一系列较为简单的函数来近似表示一个复杂的函数。

这种逼近可以使得原函数的某些性质得以保留,并能够在一定程度上减少计算复杂度。

函数逼近可以通过各种方法来实现,其中一种常用的方法是泰勒级数逼近。

2. 泰勒级数的计算方法泰勒级数是以数学家泰勒命名的,它是一种将一个函数表示为无穷级数的方法。

泰勒级数的计算方法是基于函数在某一点的各阶导数。

具体地,对于一个可无限次可导的函数f(x),它的泰勒级数展开式可以表示为:f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + (f''(a)/2!)(x-a)^2 + ...其中f'(x)表示函数f(x)的一阶导数,f''(x)表示函数f(x)的二阶导数,以此类推。

展开式中的a表示展开点,通常选择为函数的某一点来进行逼近。

3. 泰勒级数的应用泰勒级数的应用非常广泛,特别是在近似计算和数值分析中。

通过将复杂的函数逼近为泰勒级数,我们可以在一定程度上简化计算,并且可以利用级数的性质来研究原函数的性质。

以下是泰勒级数在实际问题中的几个应用:3.1 函数近似计算当我们需要计算某个函数在某一点附近的值时,可以利用泰勒级数来进行近似计算。

由于级数展开式中只需要知道函数在某一点的各阶导数,因此可以大大简化计算过程。

3.2 函数性质研究通过泰勒级数,我们可以推测原函数在某一点的特性,比如函数的增减性、凸凹性等。

通过分析级数展开式,可以推断原函数在某一点附近的行为。

3.3 数值积分泰勒级数还可以用来进行数值积分,特别是在求解无法解析求积的情况下。

通过将被积函数在某一点附近进行泰勒展开,并进行级数求和,可以得到近似的积分值。

什么是函数逼近及其应用

什么是函数逼近及其应用

函数逼近是数学中一个重要的概念,它在各个领域的应用非常广泛。

在数学中,函数逼近是指用一个已知函数来近似描述另一个未知函数的过程。

这个过程的目的是找到一个函数来尽可能地接近给定的函数,以便进行各种计算和分析。

函数逼近的应用非常广泛,下面我将以几个典型的应用来阐述函数逼近的重要性。

首先,函数逼近在数学分析和数值计算中起着重要的作用。

在复杂的数学问题中,我们往往无法直接求得解析解,这时就需要使用函数逼近的方法来得到近似解。

例如在微积分中,我们常常需要使用泰勒级数对一个函数进行逼近,以便在不同点上进行计算。

这种逼近方法在数值计算中广泛应用,可以大大简化计算的复杂性。

其次,函数逼近在机器学习和数据分析中也起着关键作用。

在数据分析中,我们经常需要对一组离散的数据进行拟合,以便得到一个可以用来预测未知数据的模型。

函数逼近提供了一种有效的方法来构建这样的模型。

通常情况下,我们会选择一个适当的函数形式,并通过优化算法来确定函数的参数,使得函数与数据的拟合误差最小。

这种方法可以帮助我们从数据中提取有用的信息,进行各种预测和分析。

另外,函数逼近广泛应用于图像处理和信号处理中。

在这些领域中,我们通常需要对图像或信号进行压缩和去噪处理。

函数逼近提供了一种有效的方法来近似和表示这些复杂的图像和信号。

例如,在图像压缩中,我们可以使用小波变换来将图像分解成具有不同频率和分辨率的小波系数,然后根据一定的阈值选择保留哪些系数,从而实现图像的压缩。

在语音信号处理中,我们可以使用线性预测编码来对信号进行压缩和重构,从而提高通信的效率。

最后,函数逼近在工程领域中也有重要的应用。

例如,在控制系统设计中,我们需要建立一个数学模型来描述控制对象的动态特性。

函数逼近提供了一种有效的方法来近似这个系统的传递函数,以便进行系统的分析和控制设计。

同时,在电路设计中,我们也经常需要使用函数逼近来近似和建模电路的特性,以便对电路进行分析和仿真。

总结起来,函数逼近是数学中一个重要的概念,它在各个领域的应用非常广泛。

函数逼近理论

函数逼近理论

函数逼近理论函数逼近是数学中研究近似计算方法的重要分支,它通过寻找一个接近所需函数的近似函数来简化复杂的计算问题。

函数逼近理论涵盖了多项式逼近、三角函数逼近、最小二乘逼近等各种方法。

本文将从数学背景、函数逼近的原理和应用领域三个方面进行讨论。

一、数学背景在了解函数逼近理论之前,我们需要回顾一些数学背景知识。

首先,我们要了解函数及其性质的概念。

函数是一种将一个集合中的元素映射到另一个集合中元素的规则,常用来描述数学、物理和工程问题。

其次,我们要熟悉多项式的性质。

多项式是由常数和变量的乘积相加而成的表达式,其具有高度的可控性和计算性能。

最后,我们需要了解一些数学分析工具,如泰勒级数展开和傅里叶级数展开等。

二、函数逼近的原理函数逼近的核心思想是通过构造一个近似函数,在一定范围内保持与所需函数的接近程度。

常用的函数逼近方法包括最小二乘逼近、插值逼近和曲线拟合等。

最小二乘逼近是一种基于最小化残差平方和的方法。

其基本思想是通过寻找一个多项式函数,使得所需函数与多项式函数的差异最小化。

这种逼近方法在实际问题中应用广泛,如信号处理、数据拟合等领域。

插值逼近是一种通过在给定数据点上构造插值多项式来逼近函数的方法。

插值多项式与原函数在数据点处相等,通过连接这些数据点构造出一个逼近函数。

插值逼近在图像处理、数值计算和计算机图形学等领域具有重要应用。

曲线拟合是一种寻找一条曲线与给定数据集最匹配的方法。

常用的曲线拟合方法包括多项式拟合、指数拟合和对数拟合等。

曲线拟合方法在统计学、经济学和物理学等领域具有广泛应用。

三、函数逼近的应用领域函数逼近理论在数学和工程领域中有着广泛的应用。

在数学领域,函数逼近可用于求解复杂的数学问题,如微积分、方程求解等。

在工程领域,函数逼近可用于优化算法、信号处理、图像处理等领域。

在优化算法中,函数逼近可用于近似解决无法求得精确解的优化问题。

通过构造一个逼近函数,可以减少计算量和提高计算效率,从而更好地解决实际问题。

函数逼近基本概念

函数逼近基本概念

如 果 存 在 不 全 为 零 的 数 1,2,L,nP,使 得
1x12x2Lnxn0,
( 1.1)
则 称 x1,x2,L,xn线 性 相 关 . 否 则 ,称 x1,x2,L,xn线 性 无 关 .
若 x1,x2,L,xn线 性 无 关 , 且 对 任 意 xS,都 有
x1x12x2Lnxn
则 记 Sspan{x1,x2, L,xn}
(2)(u,v)(u,v), R;
(3) (uv,w)(u,w)(v,w), u,v,wX; (4) (u,u)0,当且仅u当 0时(, u,u)0. 则称 (u,v)为X上的 u与v的内积 . 定义了内积的 称线 为内积空 . (v,间 u )为 (u)的 ,v 共 K 轭 R 时 (v,, u ) (u当 ),.v
并x称 1,x2,,xn为空 S的 间 一组基 S为 , n维 称 空 空 间
有 序 1,数 2,,组 n称 为 x在 元 x1,x2,素 ,xn这 个 基,下 的 并 记 1,作 2,,( n)
如S 果 中有无限个素 线, 性S 则 无 为称 关 无元 限维线性空
例 p ( x ) : H n { a n x n 设 a 1 x a 0 |a n R } 则p(x)anxna1xa0 又1,x, ,xn线性无关
故 H n sp, ax , n, { x n } 1H ,n 维n 数 1 . 为
对连续函数f(x)∈C[a, b],它不能用有限个线性无关的 函 数 表 示 , 故 C[a, b] 是 无 限 维 的 , 但 它 的 任 一 元 素
f(x)∈C[a, b]均可用有限维的p(x)∈ H n 逼近,使误差
函数类 B 通常是 n 次多项式,有理函数或分段低次多项式。

函数逼近

函数逼近

第七章 函数逼近用简单的函数p (x )近似地代替函数f (x ),是计算数学中最基本的概念和方法之一。

近似代替又称为逼近,函数f (x )称为被逼近的函数,p (x )称为逼近函数,两者之差)()()(x p x f x R -=称为逼近的误差或余项在计算数学里,所谓简单的函数主要是指可以用加、减、乘、除四则运算进行计算的函数,如有理分式函数、多项式等。

由于多项式最简单,计算其值只需用到加、减与乘三种运算,且求其微分和积分都很方便,所以常用它来作为逼近函数,而被逼近的函数f (x )一般是一个比较复杂的不易计算的函数或以表格形式给出的函数。

第六章介绍的插值法实际上也是函数逼近的一种方法。

不过,它要求函数p (x )与f (x )在节点处具有相同的函数值 (甚至要求有相同的导数值),但在非节点处,p (x ) 虽然有可能很好地逼f (x ),但也可能使逼近f (x ) 的误差很大,如果实际问题要求p (x )在区间[a , b ] 上每一点都“很好”地逼近的话,用插值多项式p (x ) 去逼近f (x )有时就要失败,所谓龙格现象,就是典型一例。

大家知道,用f (x )的泰勒(Taylor)展开式)()()!1()()(!)()(!2)())(()()(010)1(00)(200000之间与在x x x x n f x x n x f x x x f x x x f x f x f n n n n ξξ++-++-++-''+-'+=Λ的部分和去逼近函数f (x ),也是常用的方法。

这种方法的特点是:x 越接近于x 0,误差就越小,x 越偏离x 0,误差就越大。

若要使这种逼近在整个所讨论的区间上都达到精度要求,则需取很多项,这样,计算工作量就大大增加。

因此,如何在给定精度下,求出计算量最小的近似式,这就是函数逼近要解决的问题,这个问题的一般提法是:对于函数类A 中给定的函数f (x ),要求在另一类较简单的且便于计算的函数类B (⊂ A )中寻找一个函数p (x ),使p (x )与f (x )之差在某种度量意义下最小。

函数逼近论

函数逼近论

函数逼近论函数逼近论是函数论的一个重要组成部分,涉及的基本问题是函数的近似表示问题。

在数学的理论研究和实际应用中经常遇到下类问题:在选定的一类函数中寻找某个函数g,使它是已知函数ƒ在一定意义下的近似表示,并求出用g近似表示ƒ而产生的误差。

这就是函数逼近问题。

在函数逼近问题中,用来逼近已知函数ƒ的函数类可以有不同的选择;即使函数类选定了,在该类函数中用作ƒ的近似表示的函数g的确定方式仍然是各式各样的;g对ƒ的近似程度(误差)也可以有各种不同的含义。

所以函数逼近问题的提法具有多样的形式,其内容十分丰富。

从18世纪到19世纪初期,在L.欧拉、P.-S.拉普拉斯、J.-B.-J.傅里叶、J.-V.彭赛列等数学家的研究工作中已涉及一些个别的具体函数的最佳逼近问题。

这些问题是从诸如绘图学、测地学、机械设计等方面的实际需要中提出的。

在当时没有可能形成深刻的概念和统一的方法。

切比雪夫提出了最佳逼近概念,研究了逼近函数类是n次多项式时最佳逼近元的性质,建立了能够据以判断多项式为最佳逼近元的特征定理。

他和他的学生们研究了与零的偏差最小的多项式的问题,得到了许多重要结果。

已知[α,b]区间上的连续函数ƒ(x),(n≥0),叫做ƒ(x)的n阶最佳一致逼近值,简称为最佳逼近值,简记为En(ƒ)。

能使极小值实现的多项叫做ƒ(x)的n阶最佳逼近多项式。

切比雪夫证明了,在区间[-1,1]上函数xn+1的n阶最佳逼近多项式必满足关系式。

多项式就是著名的切比雪夫多项式。

切比雪夫还证明了ƒ(x)在[α,b]上的n 阶最佳逼近多项式的充分必要条件是:在[α,b]上存在着n+2个点:α≤x1<x2<…xn+2≤b,在这些点上依照i=1,2,…,n+2的次序交错变号,像这样的点组{x1,x2,…,xn+2} 便是著名的切比雪夫交错组。

1885年德国数学家K.(T.W.)外尔斯特拉斯在研究用多项式来一致逼近连续函数的问题时证明了一条定理,这条定理在原则上肯定了任何连续函数都可以用多项式以任何预先指定的精确度在函数的定义区间上一致地近似表示,但是没有指出应该如何选择多项式才能逼近得最好。

函数逼近方法

函数逼近方法

函数逼近方法函数逼近方法是一种数学工具,其作用是逼近出一个较为接近于真实情况的函数。

本文将探讨函数逼近方法的定义、原理、应用及优缺点等相关内容。

一、定义函数逼近方法是指用一组建立在确定的样本点上的函数,去逼近一个函数,使得从逼近函数到被逼近函数的误差最小,以达到精确求解的目的。

二、原理函数逼近方法的原理是通过选取一组基函数,利用线性组合的方式来逼近目标函数或函数离散点数据。

其中,基函数的选择对于逼近结果至关重要。

在实际应用中,可以根据问题的性质、数据的分布等因素来选择基函数。

三、应用函数逼近方法在科学研究和工程实践中有着广泛的应用,如图像处理、信号处理、数值计算等领域。

其中,最常见的方法是多项式逼近方法和小波函数逼近方法。

多项式逼近方法是指用高次多项式去近似目标函数的方法,其优点是简单易用、计算速度快,但是缺点是容易产生过拟合现象,且对于一些非线性的函数逼近效果不佳。

小波函数逼近方法是目前应用最广泛的函数逼近方法,其优点是适用于不规则数据、能够有效地处理噪声数据等,并且容易实现。

但是,小波函数逼近方法对于数据的选取和基函数的选择要求较高,且相关算法较为复杂,需要一定的数学基础和算法实现能力。

四、优缺点函数逼近方法的优点是能够处理各种类型的数据,如连续、离散、噪音等,适用性强。

同时,函数逼近方法对于数据分布的要求较低,可以处理不规则数据。

此外,函数逼近方法可以建立模型,进而进行模拟和预测。

函数逼近方法的缺点是容易产生过拟合现象,即模型过于复杂,对训练数据可以完美拟合,但是对测试数据的适应性不强。

此外,函数逼近方法的算法较为复杂,需要一定的数学基础和计算机实现能力。

总之,函数逼近方法在科学研究和工程实践中发挥着重要的作用,对于数据处理和模型建立具有不可或缺的作用。

在应用时,需要根据问题需要选择合适的函数逼近方法,以达到最佳的逼近效果。

函数逼近 泛函

函数逼近 泛函

函数逼近1. 函数的定义在数学中,函数逼近是一种通过使用一组已知函数来近似描述一个未知函数的方法。

函数逼近的目标是找到一个或多个已知函数,使其在某个范围内与未知函数的值尽可能接近。

2. 函数逼近的用途函数逼近在许多领域中都有广泛的应用,特别是在数值计算和数据分析中。

以下是几个常见的应用场景:2.1 插值插值是一种通过已知数据点之间构建一个连续函数来估计未知数据点的方法。

函数逼近可以用于选择合适的插值函数,并通过最小化插值误差来提高插值精度。

2.2 曲线拟合曲线拟合是一种通过找到一个或多个已知函数,使其与给定数据点之间的差异最小化来估计未知曲线的方法。

函数逼近可以用于选择最佳拟合函数,并通过调整参数来优化拟合结果。

2.3 数据压缩对于大规模数据集,使用较少数量的已知函数来表示整个数据集可以有效地进行数据压缩。

函数逼近可以将原始数据转换为更紧凑且易于存储的表示形式,同时保持数据的关键特征。

2.4 数据平滑函数逼近可以用于平滑噪声数据,通过选择适当的平滑函数来减小数据中的不规则性和噪声。

这对于信号处理和图像处理等领域尤为重要。

3. 函数逼近的工作方式函数逼近的工作方式可以分为两个主要步骤:选择适当的已知函数和确定最佳拟合参数。

3.1 选择已知函数在函数逼近中,首先需要选择一组已知函数。

这些已知函数可以是多项式、三角函数、指数函数或其他常见的数学函数。

选择已知函数时,需要考虑未知函数的特点和拟合需求。

3.2 确定最佳拟合参数确定最佳拟合参数是通过最小化误差来实现的。

常见的误差度量方法包括均方误差(Mean Squared Error)和最大误差(Maximum Error)。

通过调整已知函数中的参数,使其与未知函数在给定数据点上的值之间的误差最小化。

优化算法通常用于找到最佳拟合参数。

常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法和Levenberg-Marquardt算法等。

这些算法通过迭代的方式调整参数,直到达到最小化误差的目标。

傅里叶级数 函数逼近

傅里叶级数 函数逼近

傅里叶级数函数逼近傅里叶级数是一种将周期函数表示为正弦和余弦函数的无穷级数的方法,它在数学和工程领域中具有广泛的应用。

函数逼近则是利用傅里叶级数或其他逼近方法来近似表示一个给定的函数。

傅里叶级数的基本思想是将一个周期为T的函数f(x)表示为一组正弦和余弦函数的线性组合。

具体而言,傅里叶级数可以表示为以下形式的级数:f(x) = a0 + Σ(ancos(nωt) + bnsin(nωt))。

其中,a0、an和bn是系数,ω是角频率,t是时间。

这个级数包含了无穷多个谐波分量,每个分量对应一个正弦或余弦函数。

系数an和bn决定了每个分量的振幅,而角频率则决定了每个分量的频率。

通过求解函数f(x)与正弦和余弦函数的内积,可以得到傅里叶级数的系数。

这样,我们就可以用有限项级数来逼近原始函数f(x)。

通常情况下,选择足够多的项,级数的逼近效果会更好。

函数逼近是利用傅里叶级数或其他逼近方法来近似表示一个给定函数的过程。

除了傅里叶级数,还有其他的逼近方法,如泰勒级数、插值法等。

这些方法的选择取决于所要逼近的函数的性质和所需的逼近精度。

函数逼近的应用非常广泛。

在信号处理领域,傅里叶级数可以用于信号的频谱分析和滤波,可以将复杂的信号分解成一系列简单的谐波分量。

在数值计算和数值分析中,函数逼近可以用于数值积分、数值解微分方程等问题。

在图像处理中,函数逼近可以用于图像的压缩和降噪等。

总结起来,傅里叶级数和函数逼近是一种将周期函数表示为正弦和余弦函数的无穷级数的方法,通过选择适当的系数和项数,可以用有限项级数来逼近原始函数。

函数逼近在数学和工程领域具有广泛的应用。

函数逼近

函数逼近
函数逼近
我 们 将 定 义 在 区 间, b]上 的 全 体 连 续 函 数 构 成 [a 的 集 合 记 作 [a , b]。 显 然 , [a , b]可 以 构 成 一 个 C C 线 性 空 间 ( 连 续 函 数 间 ) 。 设 0 ( x ),1 ( x ), , 空
n ( x ) C [a , b], 当 且 仅 当 0 a1 a n 0时 , a
pn ( x ) H n
min max | f ( x ) p
a xb
n
( x) |
称 为f ( x )在[a , b]上 的 最 小 偏 差 。 如 果 存 在 ( x) H n使 得 p
max | f ( x ) p( x ) | E
a xb
n
,
那 么p( x )称 为f ( x )在[a , b]上 的 最 佳 一 致 逼 近 多项式。
2 3 , i 0, 1 ( i , f ) x i x 1 / 2 dx 0 2 , i 1. 5 相应的法方程为 1 2 a 0 a1 , 2 3 1 a 1 a 2 , 2 0 3 1 5 解得 4 4 ( x) x. 15 5
近似最佳一致逼近
Lagrange插 值 余 项 的 极 小 化 f ( n1) ( ) rn ( x ) f ( x ) p n ( x ) w n1 ( x ) ( n 1)! 其 中w n1 ( x ) ( x x 0 )( x x1 )( x x n )。 余 项 的 大 小 与 插 值 基 点 有 关若 选 去 。 Chebyshev多 项 式 的 零 点 作 为 插 值 基 点则 可 使 余 项 极 小 化 。 设 , f ( x )定 义 在 1,1]上 , [ x j cos 有 m inmax | w n1 ( x ) | max |

函数逼近

函数逼近

%函数逼近%问题描述%设所要逼近的非线性函数为正弦函数,其频率参数可以调节p=[-1:0.05:1];k=1;t=sin(k*pi*p);plot(p,t,'-');title('要逼近的非线性函数');xlabel('时间');ylabel('非线性函数');%网络建立%使用函数newff建立BP网络,其中隐单元的神经元数目n可以改变,先取为10;%选择神经单元的传递函数分别为tansig函数和purelin函数,设置BP网络反传函数为trainlmn=10;net=newff(minmax(p),[n,1],{'tansig''purelin'},'trainlm');y1=sim(net,p);%对仿真得到的结果绘出其曲线,并与原函数进行比较plot(p,t,'-',p,y1,'--');title('没有训练的网络仿真结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出-- 原函数-');%由于使用newff建立网络时,对权值和阀值进行初始化是随机的%所以未经训练的网络输出效果很差%网络训练%使用函数train对网络进行训练之前,必须先设置训练参数%设置训练时间为50个单位时间,训练目标为误差小于0.01,其他默认net.trainParam.epochs=50;net.trainParam.goal=0.01;net=train(net,p,t);%网络测试%对训练好的以后的网络进行仿真y2=sim(net,p);%将原始非线性函数曲线和未经过训练的网络仿真结果以及经过训练的仿真结果在同一幅图中绘出plot(p,t,'-',p,y1,'--',p,y2,'+');title('训练后的网络仿真结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出');clear;clc;X = [0:0.1:1]; %样本点N = length(X);Nr = 6; %隐层节点数T=exp(X)+X.^2+sin(X); %逼近的函数%%%% 计算中心矢量a = 0.2;c = randn(1,Nr);for k =1:Nd = (X(k)*ones(1,Nr)-c).^2;[m,I]=min(d);c1 = c;c1(I) = c(I)+a*[X(k)-c(I)];c = c1;a = a/(1+sqrt(k/Nr));end%%%% 计算方差deta = zeros(1,Nr);for k=1:Ndeta = deta + (X(k)*ones(1,Nr)-c).^2; enddeta = deta/N;%%%% 权值迭代R = zeros(1,Nr);W0 = 0.2*randn(1,Nr);dww = 1;a2 = 0.4; %更新步长n2 = 0; %迭代次数while dww>0.001W = W0;y = zeros(1,N);for k =1:NR = exp(-(X(k)*ones(1,Nr)-c).^2./(2*deta));y(k) = W*R';%输出dW = a2*(T(k)-y(k))*R;W = W+dW; %更新权值enddww = norm(W-W0);n2 = n2+1;W0 = W;dE = 0;for k =1:NdE = dE+1/2*(T(k)-y(k))^2;endE(n2) = dE;end%%%% 测试t1 = [0:0.1:1];Yout1 =zeros(1,N);for i =1:NR = exp(-(t1(i)*ones(1,Nr)-c).^2./(2*deta));Yout1(i) = W*R';endt2 = [0:0.05:1];Yout2 =zeros(1,length(t2));for i =1:length(t2)R = exp(-(t2(i)*ones(1,Nr)-c).^2./(2*deta));Yout2(i) = W*R';endfigure(1);plot(t1,Yout1,'b-',t2,Yout2,'r+',X,T,'g-');clcclearclose allt=0:0.01:2*pi;x_t=cos(t);y_t=sin(t);[x,y]=meshgrid(-2:0.2:2);x=x(:)';y=y(:)';plot(x_t,y_t,x,y,'.')axis equaltitle('训练样本分布')sel=x.^2+y.^2>1;p_train=[x;y];t_train=ones(size(x));t_train(sel)=2;tc_train=ind2vec(t_train);spread=0.1;%创建径向基函数网络net=newpnn(p_train,tc_train,spread);%测试下xx=-2+4*rand(1,10);yy=-2+4*rand(1,10);figureplot(x_t,y_t,xx,yy,'.')axis equaltitle('测试样本分布')p_test=[xx;yy];tc_test=sim(net,p_test);t_test=vec2ind(tc_test)%1表示圆内,也就是对应函数值1;2表示圆外,也就是-1t_val=t_test;x1=xxx2=yyt_val(t_val==2)=-1for ii=1:length(xx)text(xx(ii)+0.05,yy(ii)+0.05,num2str(t_val(ii))) end。

函数逼近论方法

函数逼近论方法

函数逼近论方法函数逼近论是数学中的一个重要分支,它研究的是如何用简单的函数来近似复杂的函数。

函数逼近论的方法和理论在实际问题的建模和求解中起着重要的作用,被广泛应用于科学、工程和经济等领域。

在函数逼近论中,我们常常遇到的一个问题是如何找到一个函数f(x)来近似另一个函数g(x)。

这个问题可以转化为如何找到一组系数,使得通过这组系数的线性组合可以得到一个最佳的近似函数。

这就是函数逼近论中的最小二乘逼近问题。

最小二乘逼近是函数逼近论的基本思想之一。

它的核心思想是通过最小化函数g(x)与近似函数f(x)的误差平方和,来确定系数的取值。

最小二乘逼近的优点是可以得到一个全局最优解,而不需要事先对函数g(x)的性质作出任何假设。

最小二乘逼近的方法有许多,其中最常用的是基于正交多项式的逼近方法。

正交多项式具有许多良好的数学性质,可以在逼近中起到很好的作用。

常见的正交多项式包括勒让德多项式、拉盖尔多项式和切比雪夫多项式等。

在实际问题中,我们常常需要通过离散的数据来进行函数的逼近。

离散数据是指在某个区间上取了有限个点的函数值。

离散数据的函数逼近问题可以通过插值方法来解决。

插值是一种通过已知的离散数据点来构造一个连续函数的方法。

常见的插值方法有拉格朗日插值和牛顿插值等。

除了最小二乘逼近和插值方法外,函数逼近论还有许多其他的方法和技巧。

例如,基于小波分析的逼近方法可以将函数分解成不同尺度的小波函数的线性组合;基于神经网络的逼近方法可以通过训练神经网络来得到一个近似函数;基于稀疏表示的逼近方法可以将函数表示为一组基函数的线性组合等。

函数逼近论方法在实际应用中具有广泛的应用价值。

例如,在信号处理中,我们常常需要通过近似函数来对信号进行压缩和降噪;在图像处理中,函数逼近论方法可以用于图像的插值和重构;在金融工程中,函数逼近论方法可以用于期权定价和风险管理等。

函数逼近论是数学中一个重要的分支,它研究的是如何用简单的函数来近似复杂的函数。

函数逼近方法

函数逼近方法

函数逼近方法一、概述函数逼近方法是一种数学工具,用于通过已知数据点的集合来估计或近似出一条连续函数的近似函数。

它在各个领域都有广泛的应用,比如数值计算、统计学、机器学习和信号处理等。

通过函数逼近方法,我们可以在缺少完整数据的情况下对函数的行为进行研究和预测。

二、插值法插值法是函数逼近方法中最常见的一种方法,它基于已知点的函数值,构造出一个多项式函数来逼近原函数。

插值法的基本思想是通过已知点之间的连线或曲线来构造一个连续的函数。

常见的插值方法有拉格朗日插值和牛顿插值等。

2.1 拉格朗日插值拉格朗日插值是一种通过利用拉格朗日基函数构造插值多项式的方法。

给定一个已知函数的离散采样点集合,拉格朗日插值的目标是构造一个多项式函数,该函数在已知点上的函数值等于已知函数在相应点上的函数值。

拉格朗日插值多项式的形式如下:L(x)=∑y ini=0∏x−x jx i−x j nj=0,j≠i其中,y i表示已知点的函数值,x i表示已知点的横坐标。

2.2 牛顿插值牛顿插值是另一种常见的插值方法,它利用差商的概念构造出一个多项式函数。

牛顿插值的优势在于可以递归地计算插值多项式,而不需要重新计算整个多项式。

牛顿插值多项式的形式如下:N(x)=f(x0)+∑[∏(x−x j)i−1j=0]ni=1f[x0,x1,…,x i]其中,f(x0)表示已知点的函数值,f[x0,x1,…,x i]表示差商。

三、最小二乘法最小二乘法是一种通过最小化误差平方和来逼近函数的方法。

最小二乘法的基本思想是找到一个函数的近似函数,使得所有已知数据点到近似函数的距离的平方和最小。

3.1 线性最小二乘法线性最小二乘法是最简单的一种最小二乘逼近方法,它假设要逼近的函数是一个线性函数。

给定一组已知数据点(x i,y i),其中x i为自变量,y i为因变量,线性最小二乘法的目标是找到一个形如y=ax+b的线性函数,使得所有已知数据点到该直线的距离的平方和最小。

函数的逼近—拟合

函数的逼近—拟合

函数的逼近—拟合函数的逼近是数学中一个重要的概念,它是指通过一组已知的数据点来近似描述一个未知函数的过程。

拟合则是指通过选择合适的函数形式和参数,使得拟合函数尽可能地接近已知数据点。

在实际应用中,函数的逼近和拟合在数据分析、信号处理、机器学习等领域中起着重要的作用。

1. 函数的逼近函数的逼近通常包括两个步骤:选择逼近函数的形式和确定逼近函数的参数。

通常,我们将已知数据点表示为(x x,x x)的形式,其中x x是自变量的取值,x x是因变量的取值。

我们的目标是找到一个逼近函数x(x)来近似表示这些已知数据点的关系。

选择逼近函数的形式是一个关键的步骤。

常见的逼近函数包括多项式函数、指数函数、对数函数等。

选择逼近函数的形式通常需要考虑已知数据点和逼近函数的特点。

例如,如果已知数据点呈现线性关系,可以选择线性函数作为逼近函数。

如果已知数据点呈现指数增长或衰减的趋势,可以选择指数函数作为逼近函数。

确定逼近函数的参数是通过最小化逼近函数与已知数据点之间的差距来实现的。

常用的方法有最小二乘法和最大似然法。

最小二乘法是通过最小化逼近函数与已知数据点之间的残差平方和来确定逼近函数的参数。

最大似然法则是选择使得逼近函数生成已知数据点的概率最大的参数。

2. 拟合拟合是函数的逼近的一种具体应用,它通过选择合适的函数形式和参数,使得拟合函数能够在整个自变量的取值范围内都能够较好地逼近已知数据点。

拟合函数的目标是通过适当的调整函数的参数,使得拟合函数能够尽可能地与已知数据点吻合。

在实际应用中,拟合函数的选择通常需要根据已知数据点的特点来进行。

例如,如果已知数据点呈现多项式关系,可以选择多项式拟合。

多项式拟合可以使用最小二乘法来确定多项式的系数。

如果已知数据点呈现指数增长或衰减的趋势,可以选择指数拟合。

指数拟合可以通过对数变换来转化为线性拟合的问题。

拟合函数的参数可以通过优化算法来确定。

常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法等。

函数逼近论方法

函数逼近论方法

函数逼近论方法函数逼近论方法是数学分析中一种重要的方法,其主要应用于函数逼近和函数逼近的误差分析。

它是一种通过一组已知的函数来逼近一个未知的函数,并通过误差分析来确定逼近的精度和可行性的方法。

函数逼近论方法可以分为两种基本类型:插值法和最小二乘法。

插值法是通过已知的数据点去推导出未知函数,而最小二乘法则是通过已知的数据点去求解一个最优的函数逼近问题。

在插值法中,通过已知的数据点去推导出未知函数的形式,通常可以使用拉格朗日插值法或牛顿插值法。

拉格朗日插值法是通过一个多项式去逼近未知函数,这个多项式的系数可以通过已知的数据点来确定;牛顿插值法则是通过多个插值点的差商来构造一个插值多项式。

这两种方法的优缺点不同,适用于不同的情况。

例如,拉格朗日插值法的计算量较小,但插值多项式次数较高;而牛顿插值法的计算量较大,但插值多项式次数较低。

在最小二乘法中,通过已知的数据点去求解一个最优的函数逼近问题,通常可以使用最小二乘多项式逼近法或最小二乘样条逼近法。

最小二乘多项式逼近法是通过一个多项式去逼近未知函数,并使其在已知数据点处的误差平方和最小化;最小二乘样条逼近法则是通过构造一个分段多项式的组合,使其在已知数据点处的误差平方和最小化。

这两种方法的优缺点也各不相同,适用于不同的情况。

例如,最小二乘多项式逼近法适合于数据点较少的情况,而最小二乘样条逼近法则适合于数据点较多的情况。

除了插值法和最小二乘法之外,还有其他的函数逼近方法,例如曲线拟合法和逆问题法等。

曲线拟合法是通过已知的数据点去拟合一个曲线,可以使用多项式拟合、指数拟合、对数拟合等方法;逆问题法则是通过已知的数据点和一个模型,去求解一个逆问题,例如反演地震波形、恢复图像等。

函数逼近论方法在数学分析中是一种非常重要的方法,它可以通过已知的数据点去逼近一个未知的函数,并通过误差分析来确定逼近的精度和可行性。

在实际应用中,我们需要根据具体的问题选择适当的函数逼近方法,以达到最优的逼近效果。

函数逼近 泛函

函数逼近 泛函

函数逼近泛函摘要:一、函数逼近简介1.函数逼近的定义2.函数逼近的重要性3.常见的函数逼近方法二、泛函简介1.泛函的定义2.泛函的作用3.泛函与函数逼近的关系三、泛函在函数逼近中的应用1.线性泛函2.二次泛函3.非线性泛函4.泛函在函数逼近问题中的优势四、总结与展望1.函数逼近与泛函的关系总结2.泛函在函数逼近中的前景展望正文:一、函数逼近简介函数逼近是数学领域的一个重要研究方向,它主要研究如何用有限个或无限个已知函数来表示或近似一个给定的函数。

函数逼近在诸如信号处理、图像处理、机器学习等领域具有广泛的应用。

常见的函数逼近方法有插值、拟合、小波变换等。

二、泛函简介泛函是拓扑线性空间中的一个概念,它是一种特殊的函数,可以用于衡量空间中的元素。

泛函具有以下性质:可加性、连续性、范数等。

泛函在优化问题、微分方程等领域具有重要的应用。

三、泛函在函数逼近中的应用泛函在函数逼近问题中具有广泛的应用,可以用于解决一些传统方法难以处理的问题。

以下是泛函在函数逼近中的一些应用实例:1.线性泛函:线性泛函在函数逼近中主要应用于线性优化问题。

通过引入线性泛函,可以将优化问题转化为求解一组线性方程,从而简化问题的求解过程。

2.二次泛函:二次泛函在函数逼近中的应用较为广泛,特别是在非线性优化问题中。

二次泛函可以用于描述非线性函数的局部性质,从而提高函数逼近的精度。

3.非线性泛函:非线性泛函在处理非线性问题时具有重要意义。

通过引入非线性泛函,可以将非线性问题转化为求解一系列非线性方程,从而降低问题的复杂性。

4.泛函在函数逼近问题中的优势:泛函具有很好的适应性,可以灵活地处理各种类型的函数逼近问题。

此外,泛函可以用于描述函数的局部性质,从而提高逼近的精度。

四、总结与展望本文对函数逼近与泛函的关系进行了简要介绍,并阐述了泛函在函数逼近中的应用。

可以看出,泛函在函数逼近问题中具有很大的优势,可以用于解决一些传统方法难以处理的问题。

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1.权函数 . 定义7.1 设ρ (x)定义在有限或无限区间 b]上, 定义在有限或无限区间[a, 上 定义 定义在有限或无限区间 如果具有下列性质: 如果具有下列性质: (1) ρ (x) ≥0,对任意 ∈[a, b], ,对任意x , (2) 积分

b
a
存在, , x ρ(x)dx 存在,(n = 0, 1, 2, …),
§1 正交多项式 一、正交函数系的概念 考虑函数系 1,cosx,sinx,cos2x,sin2x,…,connx,sinnx,… 此函数系中任何两个不同函数的乘积在区间[-π ,π ] 此函数系中任何两个不同函数的乘积在区间 上的积分都等于0 上的积分都等于 ! 我们称这个函数中任何两个函数在[我们称这个函数中任何两个函数在 π ,π ]上是正交 上是正交 的,并且称这个函数系为一个正交函数系。 并且称这个函数系为一个正交函数系。
m≠ n 0 1 ∫−1 pm (x) pn (x)dx = 2 m = n 2n +1
(2) 递推关系 相邻的三个勒让德多项式具有三项递推关系式: 相邻的三个勒让德多项式具有三项递推关系式:
p0 (x) = 1, p1 (x) = x 2n +1 n pn+1 (x) = n +1 xpn (x) − n +1 pn−1 (x)
3.正交性 . 定义7.3 设 f (x),g(x) ∈C [a, b] 若 定义 ,
( f , g) = ∫ ρ(x) f (x)g(x)dx = 0
a
b
则称f 与 正交。 则称 (x)与g (x)在[a, b]上带权ρ (x)正交。 在 上带权 正交 定义7.4 设在 b]上给定函数系,若满足条件 设在[a, 上给定函数系 上给定函数系, 定义
1 − x2
u0 (x) = 1, u1 (x) = 2x, un+1 (x) = 2xun (x) − un−1 (x)
(n = 1, 2, ⋯ )
(2) 拉盖尔 拉盖尔(Laguerre)多项式 多项式 定义7.8 定义 称多项式
d n n −x Ln (x) = ex n (x e ), (0 ≤ x < +∞) dx (n = 0, 1, 2, ⋯ )
若对以上函数系中的每一个函数再分别乘以适当的数, 若对以上函数系中的每一个函数再分别乘以适当的数, 使之成为: 使之成为:
1 2π
,
1
π
cos x,
1
π
sin x, ⋯, ,
1
π
cos nx,
1
π
sin nx
那么这个函数系在[上不仅保持正交的性质, 那么这个函数系在 π ,π ]上不仅保持正交的性质, 上不仅保持正交的性质 而且还是标准化的(规范的) 而且还是标准化的(规范的)
1 与零的偏差最小, 与零的偏差最小,且其偏差为 2n−1
即,对于任何 , p(x) ∈ Hn (x) 有
1 ~ Tn (x) = n−1 Tn (x) 2
1 ~ = m Tn (x) − 0 ≤ m p(x) − 0 ax ax n−1 −1<x<1 −1<x<1 2
2.勒让德(Legendre)多项式 .勒让德 多项式 定义7.6 多项式 定义
为拉盖尔多项式。 为拉盖尔多项式。
是在区间[0, ① {Ln(x)}是在区间 +∞]上带权ρ (x) = e-x 是在区间 上带权 的正交多项式序列。 的正交多项式序列。


0
0, m ≠ n, e ⋅ Lm (x) ⋅ Ln (x)dx = 2 (n!) , m = n。
−x
相邻的三项具有递推关系式: ② 相邻的三项具有递推关系式:
( f , g) = ∫ ρ(x) f (x)g(x)dx
a
b
为权函数的内积。 为 f (x) 与 g (x)在 [a, b]上以 ρ (x)为权函数的内积。 在 上以 为权函数的内积 内积的性质: 内积的性质: (1) (f, f )≥0,且 (f, f )=0 ⇔ f = 0; , ; (2) (f, g) = (g, f ); ; (3) (f1 + f2, g ) = (f1, g) + (f2, g); ; (4) 对任意实数 ,(kf, g) = k (f, g )。 对任意实数k, 。
T0 (x) = 1, T1 (x) = x Tn+1 (x) = 2x ⋅ Tn (x) −Tn−1 (x)
(3) 奇偶性: 奇偶性:
(n = 1, 2, ⋯ )
切比雪夫多项式T 为奇数时为奇函数; 切比雪夫多项式 n (x),当n为奇数时为奇函数; , 为奇数时为奇函数 n为偶数时为偶函数。 为偶数时为偶函数。 为偶数时为偶函数
L0 (x) = 1, L1 (x) = 1− x, Ln+1 (x) = (1+ 2n − x)Ln (x) − n2 ⋅ Ln−1 (x), (n = 1, 2,⋯ )
(3) 埃尔米特 埃尔米特(Hermite)多项式 多项式 定义7.9 定义 称多项式
2
d n −x2 Hn (x) = (−1)n ⋅ ex ⋅ n (e ), x ∈(−∞, + ∞) dx (n = 0, 1, 2, ⋯ )
3.其它常用的正交多项式 . (1) 第二类切比雪夫多项式 定义7.7 称 定义
un (x) =
sin[( n +1) arccos x] 1− x2
(n = 0, 1, 2, ⋯ )
为第二类切比雪夫多项式。 为第二类切比雪夫多项式。
是在区间[-1, 1]上带权函数 ρ(x) = ① {un(x)}是在区间 是在区间 上带权函数 的正交多项式序列。 的正交多项式序列。 相邻的三项具有递推关系式: ② 相邻的三项具有递推关系式:
(5) Tn (x) 在[-1, 1]上有 + 1个不同的极值点 上有n 个不同的极值点 上有
′ xk = cos k
π
n
(k = 0, 1, 2, ⋯, n)
使Tn (x)轮流取得最大值 1 和最小值 -1。 轮流取得最大值 。
(6) 切比雪夫多项式的极值性质 Tn (x) 的最高次项系数为 2n-1 (n = 1, 2, …)。 。 定理7.1 在-1≤x ≤1上,在首项系数为 的一切 次多项式 n (x)中 的一切n次多项式 定理 上 在首项系数为1的一切 次多项式H 中
ρ(x) =
1 1 − x2
的正交多项式序列。 的正交多项式序列。且

1
−1
0, π 1 Tm (x)Tn (x)dx = , 1 − x2 2 π ,
m≠ n m= n ≠0 m=n =0
(2) 递推关系 相邻的三个切比雪夫多项式具有三项递推关系式: 相邻的三个切比雪夫多项式具有三项递推关系式:
m 以函数f 以函数 (x)和p (x)的最大误差 x∈[ax] f (x) − p(x) a,b
大小” 作为度量误差 f (x) - p (x) 的“大小”的标准 在这种意义下的函数逼近称为一致逼近或均匀逼近
对于任意给定的一个小正数ε >0,如果存在函数 (x),使不等式 ,如果存在函数p ,
m f (x) − p(x) < ε ax
R(x) = f (x) − p(x)
称为逼近的误差或余项。 称为逼近的误差或余项。 如何在给定精度下,求出计算量最小的近似式, 如何在给定精度下,求出计算量最小的近似式,这就是 函数逼近要解决的问题
函数逼近问题的一般提法: 函数逼近问题的一般提法: 对于函数类A中给定的函数 对于函数类 中给定的函数f (x),要求在另一类较简单 中给定的函数 , 的且便于计算的函数类B(⊂ 中寻找一个函数 中寻找一个函数p , 的且便于计算的函数类 ⊂ A)中寻找一个函数 (x),使p (x) 之差在某种度量意义下最小。 与f (x)之差在某种度量意义下最小。 之差在某种度量意义下最小 最常用的度量标准: 最常用的度量标准: (一 (一) 一致逼近
1 dn pn (x) = n ⋅ n [(x2 −1)n ] 2 ⋅ n! dx (n = 0, 1, 2, ⋯ ) ⋯
称为n次勒让德多项式。 称为 次勒让德多项式。 次勒让德多项式 勒让德多项式的性质: 勒让德多项式的性质: (1) 正交性 勒让德多项式序列{p 是在[-1, 1]上带权ρ (x) = 1 勒让德多项式序列 n(x)}是在 是在 上带权 的正交多项式序列。 的正交多项式序列。
(n = 1, 2, ⋯ )
(3) 奇偶性: 奇偶性: 为偶数时, 为偶函数; 当n为偶数时,pn (x)为偶函数; 为偶数时 为偶函数 为奇数时, 为奇函数。 当n为奇数时,pn (x)为奇函数。 为奇数时 为奇函数 (4) pn (x)的n个零点都是实的、相异的,且全 个零点都是实的、 的 个零点都是实的 相异的, 部在区间[-1, 1]内部。 内部。 部在区间 内部
a<x<b
成立,则称该函数 一致逼近或均匀逼近 成立,则称该函数p (x)在区间[a, b]上一致逼近 均匀逼近 一致逼近 于函数f (x)。 (二) 平方逼近: 二 平方逼近: 采用
∫ [ f (x) − p(x)] dx
2 a
b
作为度量误差的“大小” 作为度量误差的“大小”的标准的函数逼近称为平方逼近 或均方逼近。 或均方逼近。
第七章 函数逼近
用简单的函数p(x)近似地代替函数 (x),是计算数学中最 近似地代替函数f , 用简单的函数 近似地代替函数 基本的概念和方法之一。近似代替又称为逼近,函数 基本的概念和方法之一。近似代替又称为逼近,函数f (x)称为 称为 被逼近的函数, 称为逼近函数, 被逼近的函数,p (x)称为逼近函数,两者之差 称为逼近函数
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