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物理实验中，数据处理经常用到最小二乘法。当然最小二乘法用手算的话好麻烦啊。

大家可能已经知道最小二乘法是什么了，这里也不多说了，就简单提一下。

一、最小二乘法原理

线性的最小二乘法是用来产生最能代表一组数据的一个一次函数，这里说的是最好的拟合，而不是完美的拟合。

例如这样一个例子：

这里有三个数据点，A(x1,y1)，B(x2,y2)，C(x3,y3)。我们要找一条最能够代表这三个点的直线。那如何找呢？

我们的想法是要使得误差最小。可是什么是误差？怎么代表误差？

假设我们现在已经把这条线找到了，比如是 y = f(x)。那么如果 A 点相对于直线的误差是不是可以用 A' 和 A 的纵坐标之差来表示？这样我们把所有的三个点的这些误差加起来，是不是就可以代表所有点的总的误差呢？

这里有个问题，但看一个点，这个方法没有问题，但是如果是很多点，那么这个差值有正有负，加起来就可能会有相互抵消的。所有呢，我们的办法是求这些误差的平方和。

那么最小二乘法就是要这个误差最小。Least squares 就是说要这个带 squares 的式子最小。

至于如何使得这个最小，至少有两种方法。一种是直接用微积分的知识，对所有未知的参量求偏导数并设为零，就可以求出参量了。另一种方法是用线性代数的方法，就是利用往空间上投影的方法。

当然，两种方法都是课本上的公式了，具体求解的话，也就是要带公式了。

不过呢，要是这个帖子只说这点内容，就没啥意义了对吧。

所以最好能讨论一下从线性代数的角度，或者说从几何的角度来看最小二乘法。

最小二乘法是要找到一条直线， y = c + d x。这样的话，我们把数据带进去，就会形成系列方程组，可以写成矩阵的样子：

但是，要知道，我们只有两个待定系数，所以这是过度确定的。一般是无解的。这就是我们前面说最小二乘法是在找最好的拟合，而不是完美的拟合的原因。

那么我们要怎么做呢？

现在有一组纵轴的数据，

这组数据呢，就是一个 n 维空间的一个矢量。

而系数矩阵

呢，就像一个参考空间。

我们要做的呢，就是要把这个 n 维空间的矢量的末端到这个参考空间上的投影，这个投影就是最合适的拟合，也就是我们的最小二乘法的精要。

做个比喻。这就好比说我们有个平面，如果我们的数据是完全线性的，那么所有的数据都会落在这个平面内，但是，实际情况可能有所偏差，是的代表所有数据的点脱离了这个平面，那我们要找的那条曲线是什么呢？那自然是代表所有数据在这个点(或者说从起点出发的矢量)在这个平面内的投影啦！

但，这不能算啊？我们要找到的是 c，d 的值啊？怎么算呢？

我们还有个

里面我们给 c 和 d 加了帽了~ 有帽表示这个只是个最好的拟合，但不一定是完美的~

那这些之间有什么关系呢？我们可以看前面的等式，比如用 A 表示系数矩阵，用 M 表示要求解的两个参数(戴帽子哦)矩阵，还有一个 b 表示所有的代表纵坐标的数据矩阵。

好啦，书上说我们要求解的方程是

为嘛呢？我们做个变化

好嘛，这样就可以理解几何意义了。因为这里面右边的是

一个投影算符作用在了 b 上！太好了，投影算符的作用就是把 b 在 A 空间内投影！这样数学就跟我们上面的意义的描述结合起来啦。所以对于最小二乘法，我们要做的是解这样一个矩阵方程

不过这个跟用微积分做是一样的，方程组一样，结果更一样。只是这样可以看到一点从微积分来理解看不到的东西。

二、软件处理

好了，最实用的部分。如何用软件快速的来做最小二乘法的拟合呢？

我想大学里面可能教大家最多的是用 Origin，Sigmaplot 甚至 Excel 之类的软件来做的。挺好的，总之能做出来就成。这些软件里面呢，用的最广的应该是 Origin，但是我更喜欢 Sigmaplot，因为 Sigmaplot 做出来的图不需要做很大的调整就挺好看的，多图排版什么的也很容易。作图嘛，漂亮太重要了。

但是这里我们要说的不是 Sigmaplot，而是一款很多人听说过但是没用过的软件，Mathematica。

可能有人要问，为什么我要用 Mathematica 这么专业的软件啊？

说实话，Mathematica 这几年发展下来，已经不算是一款专业软件了，它上手快，用起来简单而优雅。甚至 Mathematica 都有了 Home 版了！(这…… )

关于 Mathematica 的函数f作图呢？参考 高数也要用 Mathematica —— 作图一 这篇文章。

但数据处理这部分需要比较长的篇幅，所以请看怎样学高数小组的这篇吧：

http://www.guokr.com/post/449185/

总结

以上是生活随笔为你收集整理的h = a –bqc线性最小二乘问题 c语言,物理实验之最小二乘法 | 怎样学习大学物理小组 | 果壳网 科技有意思...的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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