之前经常会用到多项式拟合来拟合函数关系，十分好用，得出的表达式使用起来超级方便。在此对多项式拟合原理进行分析。

y = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 + ⋯ + a n x n = ∑ i = 0 n a i x i \begin{aligned} y&=a_0+a_1x+a_2x^2+\cdots +a_nx^n\\ &=\sum_{i=0}^{n}{a_ix^i} \end{aligned} y​=a0​+a1​x+a2​x2+⋯+an​xn=i=0∑n​ai​xi​

这是多项式拟合的输出表达式。

考虑输入样本数据如下： x = [ x 1 , x 2 , . . . , x m ] T y = [ y 1 , y 2 , . . . , y m ] T x=[x_1,x_2,...,x_m]^T\\ y=[y_1,y_2,...,y_m]^T x=[x1​,x2​,...,xm​]Ty=[y1​,y2​,...,ym​]T 构建方程组： y 1 = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 1 2 + ⋯ + a n x 1 n y 2 = a 0 + a 1 x 2 + a 2 x 2 2 + ⋯ + a n x 2 n ⋮ y m = a 0 + a 1 x m + a 2 x m 2 + ⋯ + a n x m n \begin{aligned} y_1&=a_0+a_1x_1+a_2x_1^2+\cdots +a_nx_1^n\\ y_2&=a_0+a_1x_2+a_2x_2^2+\cdots +a_nx_2^n\\ \vdots\\ y_m&=a_0+a_1x_m+a_2x_m^2+\cdots +a_nx_m^n\\ \end{aligned} y1​y2​⋮ym​​=a0​+a1​x1​+a2​x12​+⋯+an​x1n​=a0​+a1​x2​+a2​x22​+⋯+an​x2n​=a0​+a1​xm​+a2​xm2​+⋯+an​xmn​​

令：

则上面的方程组可以写为： A b = f Ab=f Ab=f 拟合过程就是求 b b b的过程

现在一个很直观的想法，就是： A b = f b = A − 1 f \begin{aligned} Ab=f\\ b=A^{-1}f \end{aligned} Ab=fb=A−1f​ 但是，没这么简单。考虑一下矩阵维度 A [ m , n + 1 ] b [ n + 1 , 1 ] = f [ m , 1 ] A_{[m,n+1]}b_{[n+1,1]}=f_{[m,1]} A[m,n+1]​b[n+1,1]​=f[m,1]​ 强行规定输入的 x = [ x 1 , x 2 , . . . , x m ] x=[x_1,x_2,...,x_m] x=[x1​,x2​,...,xm​]不能重复，则 A A A的各个列向量都线性无关

当 m = n + 1 m=n+1 m=n+1时， A A A是可逆矩阵，可以直接计算

当 m < n + 1 mn+1 m>n+1时，怎么算呢？

对于一个矩阵A，如果有 A A T = E AA^T=E AAT=E，则称之为正交矩阵

将一个矩阵A，分解为一个正交矩阵和一个非奇异上三角阵的过程 A [ m , n + 1 ] = Q [ m , n + 1 ] R [ n + 1 , n + 1 ] A_{[m,n+1]}=Q_{[m,n+1]}R_{[n+1,n+1]} A[m,n+1]​=Q[m,n+1]​R[n+1,n+1]​ 其中 Q Q Q是正交矩阵， R R R是非奇异上三角阵

那么，如何进行QR分解呢？

这个请大家自行学习。

完成QR分解后 A b = f Q R b = f R b = Q T f b = R − 1 Q t f \begin{aligned} Ab &= f\\ QRb&=f\\ Rb&=Q^Tf\\ b&=R^{-1}Q^tf \end{aligned} AbQRbRbb​=f=f=QTf=R−1Qtf​

测试数据

拟合与测试

mypolyfit函数

mypolyval函数