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APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI : METODO DEI MINIMI QUADRATI.
Sia data una tabella di valori ( x , y) con i = 0 ,1,2,.,n cioè di n+1 punti , si vuole ottenere che tali punti siano immagine di una funzione ; se si effettua tale approssimazione con l'interpolazione polinomiale 313i89d non si fa altro che trovare il polinomio che passa per quei punti cioè che in x assume i valori y:
p(x) = y
si può utilizzare l'interpolazione polinomiale 313i89d anche per calcolare valori assunti da una funzione che non si sa calcolare, al posto di f(x) si costruisce un p(x) tale che:
p(x) = f(x)
Quando si ha un numero elevato di punti il polinomio che passa per questi punti è una funzione che presenta molte oscillazioni in genere al posto di quest'ultima si cerca la retta che si discosta il meno possibile dai punti dati cioè la " retta ai minimi quadrati " sia (x) la funzione che approssima i dati in questo senso se:
r = (x) - y
si vuole che la quantità r sia minima. L'interpolazione polinomiale 313i89d risolverebbe analogamente questo problema in quanto esiste sempre un polinomio di grado n che approssima i punti , ma sarebbe n un grado troppo elevato l'obiettivo è ottenere una funzione di grado più basso possibile.
La retta ai minimi quadrati o retta di regressione viene scritta nella forma :
(x) = a x + b
ricavata da questa l'espressione di r( a,b ) si fa in modo che questa quantità sia minima imponendo le derivate prime parziali di r rispetto ad a e b nulle. Si ottiene un
sistema nelle incognite a e b costituito dalle seguenti equazioni:
ax + b x = xy
a x + b n = y
Risolto il sistema si ottengono a e b e quindi l'equazione della retta di regressione desiderata.
L'efficacia del metodo viene valutata attraverso due parametri :
r(a , b) o residuo quadratico
e.r.m.s. = (r /n) o residuo quadratico medio.
LEZIONE DEL CORSO DI CALCOLO NUMERICO PER CHIMICI INDUSTRIALI
PROF.SSA A.M.URBANI
STUDENTE CARIATI RAFFAELE
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