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假设我们有下面 2 组数据: x1, x2, x3, x4, ... y11, y12, y13, y14, ... y21, y22, y23, y24, ... 正常来说,我们应该分别把上面 2 组数据用最小方差法去 求出它们各别的近似函数 Y1 ~ f1(X) and Y2 ~ f2(X) 假如我们在求第 2 个近似函数的时候,错误地用了 2 组数据 的差值,而不是第 2 组数据,这样得到的近似函数,和正确用 那 2 组数据求得的近似函数会有种固定关系吗? 具体表示如下: D = Y2-Y1: d1, d2, d3, d4, ... 我们用得到 D ~ f3(X) f3(x) = f2(x)-f1(x)? --



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1F:→ yhliu : 用矩阵表示的话: f1(x) = X*B1 = X(X'X)^(-1)X'*Y1 05/02 06:38
2F:→ yhliu : f2(x)=X(X'X)^(-1)X'*Y2, f3(x)=X(X'X)^(-1)X'*D 05/02 06:40
3F:推 chemmachine : f3大约等於f2-f1,但不会完全一样,因为f2和f1本身 05/09 19:36
4F:→ chemmachine : 估计出来的,是用二次norm所得到的逼近函数,而 05/09 19:37
5F:→ chemmachine : f3=f2-f1是一次关系 05/09 19:37
6F:→ chemmachine : 但大概会满接近的就是,试一些数值就可确认 05/09 19:38







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