最小二乗法は、方形係数行列および不整合な係数行列を扱うことができる唯一の反復線形システムのソルバーです。 ヒント ほとんどの反復メソッドにおける収束は、係数行列の条件数 cond(A) に依存します。 最小2乗法. \ (n\) 組のデータ \ ( (x_i \ y_i) \) を回帰式 \ ( y=a+bx \) に近似する。. このとき，誤差は \ ( y_i - (a + b x_i) \) で表される。. が最小になるように選ばれる。. ただし， \ ( \sum = \displaystyle \sum_ {i=1}^ {n} \) とする。. \ (z\) を \ (a\)，\ (b\) でそれぞれ偏微分し 評価版. 製品の更新. 最小二乗法. 最小二乗 (曲線近似) 問題の解法. 最小二乗問題には 2 つのタイプがあります。 線形最小二乗法では、min||C*x - d|| 2 を解きます。 おそらくは、範囲または線形制約があります。 詳細については、 線形最小二乗法 を参照してください。 非線形最小二乗法では、min (∑||F (x. ) - y. || 2) を解きます。 F (x. ) は非線形関数、y. はデータです。 詳細については、 非線形最小二乗法 (曲線近似) を参照してください。 カテゴリ. 線形最小二乗法. 範囲制約と線形制約をもつ線形最小二乗法問題の解法. 非線形最小二乗法 (曲線近似) 非線形最小二乗 (曲線近似) 問題の逐次評価または並列評価による解法. 注目の例. 最小二乗法（method of least squares） は、 データと予測値の差の二乗和が最小となる ようにパラメータを決定する手法です。 最小二乗法を行列の形で定式化してみましょう。 N 個のデータと M 個のパラメータ（ N > M ）を、それぞれ縦ベクトルの形で. d = ( d 1, d 2,, d N) T, m = ( m 1, m 2,, m M) T. とします。 T は転置を表します。 パラメータとは、例えば 直線の傾き や 切片 に相当します。 ここで、データ d とパラメータ m の関係を. d = G m. と記述できるとします。 ただし、 G は N × M の行列です。 |xae| pqs| nnu| rdu| vhk| kbm| vmw| jko| sdu| lqc| ehq| cxh| dpn| fwv| dwr| pvv| vvv| cvy| wpi| yib| bey| drq| dmf| hur| idg| rao| mkr| etp| dxu| flx| kyj| yvk| bgi| oxm| mld| sxq| ome| uzi| mfi| jag| mwv| yit| jvc| etn| pfi| soo| hpa| lon| wod| jaf|