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令 在 上連續。一個次數不超過 的多項式 稱為 的最佳(或切比雪夫)逼近,如果 使表示式最小化
![{\displaystyle E(p)=\max _{x\in [0,1]}|f(x)-p(x)|\!\,}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/15b8ffd5183ad8a4f4f698751b796f0dbcc5a82f)
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證明 是最佳逼近的一個充分條件是存在點 使得
.
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假設存在
使得
那麼對於 
令
以及
.
那麼
取決於
的符號,因為
由於
在
次(假設)改變符號,
有
個零點。
然而
,因此最多隻有
個零點。 因此
且 
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計算對 的最佳線性逼近。 [提示:在拋物線上畫一條線將讓你推測出兩個振盪點的位置。 使用 (a) 中的條件來確定第三個點和 的係數。]
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首先,我們需要在 [0,1] 中找到
的根,它們由下式給出

因此,我們的插值點為


我們的線性插值函式經過點
和
,使用點斜式得到方程

或者

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我們將關注最小化以下最小二乘問題的:
.
這裡 是一個 矩陣,秩為 (這意味著 ), 是歐幾里得向量範數。令

是 的 QR 分解。這裡 分別是 。
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證明最小二乘問題的解滿足 QR 方程 ,並且解是唯一的。進一步證明 .
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首先注意到
那麼我們可以寫成
注意,乘以正交矩陣不會影響範數。
那麼求解
等價於求解
,這等價於求解
。注意,解存在且唯一,因為
是 n×n 且非奇異的。
證明
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類似地
那麼
,或者簡化為
,如預期那樣。
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利用 QR 方程證明最小二乘解滿足正規方程 。
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令 為實對稱矩陣,令 為給定值。對於 ,定義 為向量 的線性組合,其中 的係數為 1 且與向量 正交;即
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求 和 的公式。
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使用 Gram-Schmidt 正交化,我們有
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證明 在哪裡你使用了 的對稱性?
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因為

, 如果
,那麼

因為
是對稱的,

根據假設,
同樣根據假設,
使用上述結果,我們有,
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對於哪些非零向量 , 成立?
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對於
,

如果
,那麼

由於
是一個標量,
是
的特徵向量。