Prob_Solve 板


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※ 引述《j0958322080 (Tidus)》之銘言: : 我想要去FIT一條四次方的曲線,其中 x 的值為50000左右, : 依照理論我會用到x^4,這樣整個矩陣A*A^T的最大值與最小值會差到40次方, : 我自己寫了一個程式用 LU 分解去計算反矩陣,求得的反矩陣跟 EXCEL 的結果完全一樣, : 可是我發現那兩個矩陣(A*A^T)和(A*A^T)^-1在 EXCEL 裡面乘起來不是單位矩陣, : 而且有些非對角線元素甚至達到10^8,這樣的結果不知道是否會與我想要的解差很多?? : 因為目前只有想到用反矩陣解,不知道有沒有什麼比較好的演算法可以解的比較精確?? 先講結論:我也不知道 稍微幫忙整理一下資訊 1. 我看過的大學課程資料,通通沒有提過這件事。 2. 這網頁的reference列了很多書,我沒有全部讀過,所以可能最近幾天翻一翻吧。   http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html 3. 如果這些書都沒有答案,那答案可能藏在論文、專利、專案裡面。   這種情況嘛,除非去找專家,要不然光靠自己應該是找不到答案。   可能要去專業討論區發問吧,例如這種的:  https://math.stackexchange.com/questions/tagged/numerical-methods 4. 解least square的方法(資料量從少到多,速度從慢到快,精確度從高到低) (1) 公式解(Normal Equation/QR/SVD)   (2) 梯度下降法/遞推法(Levenberg-Marquardt Algorithm/Conjugate Gradient)     主要是針對正定矩陣進行加速   (3) 隨機取樣(RANSAC/Iterative Closest Point)    隨便抓5點,然後做多項式內插。   然後重複這個步驟很多次,從中找到最好的那個多項式。   實際應用幾乎都是(2)(3),所以很難找到(1)的討論。尤其又是四次多項式... 5. 說到FIT四次方曲線,有一個非常接近的東西叫做 bezier curve fitting 因為貝茲曲線很有名,所以資料應該滿多的,我猜可以往這方面去找。 6. 說到多項式內插,谷歌一下就有討論精確度的論文了,還滿好找的: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0024379505004520 我也想知道答案是什麼。如果你找到答案了,希望可以CC給我,謝謝! --



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※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Prob_Solve/M.1514178553.A.7FC.html
1F:推 j0958322080: 我覺得這誤差應該跟計算太多次有關係,目前在想是否 12/25 15:07
2F:→ j0958322080: 可以利用什麼數學定理來減少計算量。不過梯度下降法 12/25 15:08
3F:→ j0958322080: 我之前以為只是要得到最小誤差的理論推導而已,之後 12/25 15:09
4F:→ j0958322080: 會試試看這個演算法和QR分解,感謝 12/25 15:09
5F:推 j0958322080: 我剛剛看了一下,最好的方法是把A做QR分解,整個問題 12/25 15:20
6F:→ j0958322080: 就只剩下 Qx = Rb,剩下解線性方城組就好 12/25 15:20







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