De kleinste kwadratenmethode. Figuur: Probleem uit video 8.1 (Video)

Vergelijkbare documenten
Het orthogonaliseringsproces van Gram-Schmidt

Dimensie van een deelruimte en rang van een matrix

Tentamen lineaire algebra voor BWI maandag 15 december 2008, uur.

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Vector-en matrixvergelijkingen. Figuur: Vectoren, optellen

Tentamen lineaire algebra voor BWI dinsdag 17 februari 2009, uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Inwendig product, lengte en orthogonaliteit in R n

Matrixoperaties. Definitie. Voorbeelden. Een matrix is een rechthoekig array van getallen, die kentallen of elementen heten.

Inwendig product, lengte en orthogonaliteit

CTB1002-D2 Lineaire Algebra 2

Matrices en Stelsel Lineaire Vergelijkingen

Samenvatting. Lineaire Algebra 1 - Collegejaar Dictaat met verwijzing naar het boek. Disclaimer

Definities, stellingen en methoden uit David Poole s Linear Algebra A Modern Introduction - Second Edtion benodigd voor het tentamen Matrix Algebra 2

UITWERKINGEN d. Eliminatie van a geeft d. Eliminatie van b,

Antwoorden op de theoretische vragen in de examen voorbereiding

Vectorruimten met inproduct

Kwantitatieve Economie / Faculteit Economie en Bedrijfskunde / Universiteit van Amsterdam. Schrijf je naam en studentnummer op alles dat je inlevert.

Matrixalgebra (het rekenen met matrices)

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1 donderdag 23 december 2004,

De inverse van een matrix

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

PROEFEXAMEN LINEAIRE ALGEBRA donderdag 17 november 2011

Examen Lineaire Algebra en Meetkunde Tweede zit (13:30-17:30)

Eigenwaarden en eigenvectoren

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Afdeling Kwantitatieve Economie

TENTAMEN LINEAIRE ALGEBRA 1A. maandag 16 december 2002, b. Bepaal een basis voor de rijruimte en voor de kolomruimte van A.

Aanvullingen bij Hoofdstuk 8

Symmetrische matrices

PROEFEXAMEN LINEAIRE ALGEBRA dinsdag 22 november 2016

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

8.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: Bereken het snijpunt van 3x + 2y = 6 en -2x + y = 3

CTB1002 deel 1 - Lineaire algebra 1

Het oplossen van stelsels lineaire vergelijkingen Wiskunde 2, 2DM60 College 2b

Vierde huiswerkopdracht Lineaire algebra 1

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor ST

11.0 Voorkennis V

Lineaire Algebra voor ST

Determinanten. , dan is det A =

Lineaire Algebra voor ST

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Lineaire Algebra voor ST (2DS06) op , uur.

Examenvragen Hogere Wiskunde I

Stelsels Vergelijkingen

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

De n-dimensionale ruimte Arjen Stolk

EXAMEN LINEAIRE ALGEBRA EN MEETKUNDE I

Lineaire Algebra Een Samenvatting

UNIFORM HEREXAMEN MULO tevens 2 E ZITTING STAATSEXAMEN MULO 2007

ONBETWIST ONderwijs verbeteren met WISkunde Toetsen Voorbeeldtoetsen Lineaire Algebra Deliverable 3.10 Henk van der Kooij ONBETWIST Deliverable 3.

Lineaire Algebra voor ST

FLIPIT 5. (a i,j + a j,i )d i d j = d j + 0 = e d. i<j

2. Waar of vals: Als een rechte a evenwijdig is met een vlak α en dat vlak staat loodrecht op een vlak β dan staat a loodrecht op β.

Blokmatrices. , I 21 = ( 0 0 ) en I 22 = 1.

CTB1002 deel 1 - Lineaire algebra 1

Lineaire Algebra voor ST

Ruimtewiskunde. college 3 Lijnen, vlakken en oppervlakken in de ruimte. Vandaag

WI1808TH1/CiTG - Lineaire algebra deel 1

TW2020 Optimalisering

Basiskennis lineaire algebra

Kies voor i een willekeurige index tussen 1 en r. Neem het inproduct van v i met de relatie. We krijgen

Lineaire Algebra voor ST

Lineaire Algebra voor W 2Y650

Bekijk nog een keer het stelsel van twee vergelijkingen met twee onbekenden x en y: { De tweede vergelijking van de eerste aftrekken geeft:

Lineaire Algebra voor ST

3.2 Vectoren and matrices

Eigenwaarden en eigenvectoren in R n

Uitwerkingen tentamen lineaire algebra 2 13 januari 2017, 10:00 13:00

UITWERKINGEN 1 2 C : 2 =

1 Eigenwaarden en eigenvectoren

V Kegelsneden en Kwadratische Vormen in R. IV.0 Inleiding

Lineaire Algebra voor ST

De wiskunde van computerberekeningen. Jan Brandts Korteweg-de Vries Instituut voor Wiskunde Universiteit van Amsterdam.

Unitaire en Hermitese transformaties

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

Examen VWO. Wiskunde B1,2 (nieuwe stijl)

Wiskundigen. Tentamen Lineaire Algebra 1. Donderdag 18 december 2008, a ( )

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

9.1 Vergelijkingen van lijnen[1]

Tentamen Lineaire Algebra UITWERKINGEN

Lineaire Algebra voor W 2Y650

TW2020 Optimalisering

extra sommen bij Numerieke lineaire algebra

1.1 Oefen opgaven. Opgave Van de lineaire afbeelding A : R 3 R 3 is gegeven dat 6 2, 5 4, A 1 1 = A = Bepaal de matrix van A.

Eindexamen wiskunde B1-2 vwo 2002-II

Discrete Wiskunde 2WC15, Lente Jan Draisma

Vectormeetkunde in R 3

Toepassingen op discrete dynamische systemen

Tentamen Lineaire Algebra voor BMT en TIW (2DM20) op vrijdag 11 mei 2007, 9:00 12:00 uur.

College WisCKI. Albert Visser. 16 januari, Department of Philosophy, Faculty Humanities, Utrecht University. Loodrechte Projectie

Tentamen Lineaire Algebra 1 (Wiskundigen)

Voorwaardelijke optimalisatie

Wiskunde voor relativiteitstheorie

Ruimtemeetkunde deel 1

6. Lineaire operatoren

Lineaire Algebra voor ST

Uitwerkingen tentamen Lineaire Algebra 2 16 januari, en B =

Tentamen Lineaire Algebra B

Transcriptie:

De kleinste kwadratenmethode Figuur: Probleem uit video 8.1 (Video)

Laat A een m n matrix zijn en b een vector in R m. Veronderstel dat de matrixvergelijking A x = b geen oplossingen heeft omdat b / Col(A). Wat is dan de best passende oplossing van deze matrixvergelijking? Bepaal de vector ˆb in Col(A) met de kleinste afstand tot b. Figuur: Aˆx b Ax b voor alle x R n dist(aˆx, b) dist(ax, b) voor alle x R n 26 oktober 2016 1

Los vervolgens de matrixvergelijking A x = ˆb op. Figuur: De kleinste kwadratenoplossing ˆx in R n 26 oktober 2016 2

De vector in Col(A) met de kleinste afstand tot b is de loodrechte projectie van b op Col(A). Hoe vinden we ˆb = proj Col(A) b = Aˆx? Daartoe moeten we ons realiseren dat de vector b ˆb = b A ˆx een vector is in Col(A) 26 oktober 2016 3

Dus: a j (b ˆb) = 0 (j = 1, 2,..., n) a T j (b ˆb) = 0 (j = 1, 2,..., n) A T (b ˆb) = 0 A T (b Aˆx) = 0 A T b A T Aˆx = 0 A T Aˆx = A T b De matrix A T A en de vector A T b kunnen met A en b eenvoudig worden bepaald. 26 oktober 2016 4

Definitie De vergelijkingen A T Ax = A T b heten de normaalvergelijkingen bij Ax = b. De niet-lege oplossingsverzameling van de normaalvergelijkingen heten de kleinste kwadraten oplossingen van Ax = b. 26 oktober 2016 5

Voorbeeld Wat zijn de kleinste kwadratenoplossingen van Ax = b als 1 1 1 A = 1 3 en b = 2. 1 2 1 A T A = [ 3 0 0 14 ] Hieruit volgt dat ˆx = en A T b = [ 4 3 1 2 ]. [ 4 7 ]. 26 oktober 2016 6

Opgaven Voorbeeld ( 6.5, opgave 1) Wat zijn de kleinste kwadratenoplossingen van Ax = b als 1 2 4 A = 2 3 en b = 1. 1 3 2 [ ] [ A T 6 11 4 A = en A T b = 11 22 11 [ ] 3 Hieruit volgt dat ˆx =. 2 ]. 26 oktober 2016 7

Voorbeeld Zie ook 6.6, opgave 12 De relatie tussen de systolische bloeddruk p ( milimeter-kwikdruk [mmhg]) en gewicht w (in ponden) van een kind worden bij benadering gegeven door de vergelijking p = β 0 + β 1 ln(w). Gegeven is de volgende tabel met meetresultaten: w 44 61 81 113 131 p 91 98 103 110 112 Gevraagd wordt een schatting te bepalen van de systolische bloeddruk van een kind met een gewicht van 100 pond. 26 oktober 2016 8

1 clear; 2 close all; 3 clc; 4 % 5 % Methode 1 6 % Toepassing van de kleinste kwadratenmethode zoals... dat met de 7 % hand zou gebeuren. 8 % 9 % We zoeken de kromme die het best past bij de punten 10 % (44,91),(61,98),(81,103, (113,110) en (131,112). 11 % Er wordt verondersteld dat deze kromme als... vergelijking p = b(1)+b(2)*ln(w) heeft. 12 % 13 % Berekening beta(1) en beta(2) 14 % 26 oktober 2016 9

15 16 w p = [44,61,81,113,131]; 17 p p = [91,98,103,110,112]; 18 n = length(w p); 19 A = [ones(1,n);log(w p)]'; 20 ATA = A'*A; 21 b = A'*p p'; 22 beta = ATA\b; 23 24 % 25 % Voor het berekenen van de fout bepalen we ye = A*b. 26 % 27 28 p e = A*beta; 29 30 % 31 % Berekening van de fout 32 % 33 34 err = norm(p p'-p e,2); 26 oktober 2016 10

35 36 % 37 % We tekenen in een plaatje de punten en de gevonden... kromme. 38 % 39 40 alpha = 40; 41 gamma = 135; 42 n = 1001; 43 w = linspace(alpha,gamma,n); 44 p = beta(1)+beta(2)*log(w); 45 plot(w p,p p,'*r',w,p,'b'); 46 47 title('een voorbeeld van de kleinste kwadratenmethode'); 48 text(80,100,['p = ',num2str(beta(1)),' +... ',num2str(beta(2)),' * ln(w)']); 49 50 text(80,90,['de berekende fout is = ',num2str(err)]); 51 52 pk = beta(1)+ beta(2)*log(100); 53 text(42,95,['de systolische bloeddruk van een kind... van 100 pond is: ',num2str(pk),' mmhg']); 26 oktober 2016 11

26 oktober 2016 12

Opgaven 6.6, opgave 3 Wat is de vergelijking van de vorm y = β 0 + β 1 x die het best past in de zin van de kleinste kwadratenmethode bij de punten: ( 1, 0), (0, 1), (1, 2), (2, 4). 26 oktober 2016 13

x = [ β0 β 1 ] zou de oplossing moeten zijn van het stelsel vergelijkingen: β 0 + β 1 1 = 0 β 0 + β 1 0 = 1 β 0 + β 1 1 = 2 β 0 + β 1 2 = 4 of de matrixvergelijking Ax = b met A = 1 1 1 0 1 1 1 2 en b = 0 1 2 4. 26 oktober 2016 14

6.6, opgave 7 Wat is de vergelijking van de vorm y = β 1 x + β 2 x 2 die het best past, in de zin van de kleinste kwadratenmethode, bij de punten: (1, 1.8), (2, 2.7), (3, 3.4), (4, 3.8), (5, 3.9). x = [ β1 β 2 ] zou de oplossing moeten zijn van het stelsel vergelijkingen: β 1 1 + β 2 1 = 1.8 β 1 2 + β 2 4 = 2.7 β 1 3 + β 2 9 = 3.4 β 1 4 + β 2 16 = 3.8 β 1 5 + β 2 25 = 3.9 26 oktober 2016 15

Vraag Is de kleinste kwadratenmethode oplossing altijd éénduidig? Het antwoord hierop wordt gegeven door de volgende stelling. Stelling Laat A een m n matrix zijn. Dan zijn de volgende beweringen gelijkwaardig: De matrixvergelijking Ax = b heeft een éénduidig bepaalde kleinste kwadratenoplossing voor alle b R m. De kolommen van A zijn lineair onafhankelijke vectoren. De matrix A T A is inverteerbaar. 26 oktober 2016 16

De kleinste kwadratenoplossing is de enige oplossing van de normaalvergelijkingen. 26 oktober 2016 17

6.5, opgave 5 Wat zijn de kleinste kwadratenoplossingen van Ax = b als 1 1 0 1 A = 1 1 0 1 0 1 en b = 3 8. 1 0 1 2 A T A = 4 2 2 2 2 0 2 0 2 Hieruit volgt dat ˆx = en A T b = 14 4. 10 5 1 3 + t 1 0 1 (t R). 26 oktober 2016 18

Bewijs. Ax = b heeft precies één kleinste kwadratenoplossing de normaalvergelijkingen A T Ax = A T b hebben precies één oplossing A T A is inverteerbaar dim(col(a T A)) = n dim(nul(a T A)) = 0 (omdat dim Col(A T A) + dim Nul(A T A) = n) dim(nul(a)) = 0 (omdat Nul(A) = Nul(A T A)) dim(col(a)) = n de kolommen van A vormen een basis voor Col(A) Zie ook: 6.5, opgaven 19-21. 26 oktober 2016 19

Stelling Als A een m n matrix is met lineair onafhankelijke kolommen, b R n en A = QR waarbij Q een m n matrix is met orthonormale kolommen en R een n n bovendriehoeksmatrix met positieve getallen op de hoofddiagonaal dan zijn Rˆx = Q T b de normaalvergelijkingen. Bewijs. A T A = (QR) T (QR) = R T Q T QR = R T I nr = R T R en A T b = (QR) T b = R T Q T b dus A T Aˆb = A T b R T Rˆx = R T Q T b Rˆx = Q T b 26 oktober 2016 20