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1、1,3.5.2 用正交多项式做最小二乘拟合,如果 是关于点集,带权 正交的,（5.8）,用最小二乘法得到的法方程组（5.6），其系数矩阵 是病态的.,函数族，即,2,（5.9）,则方程（5.6）的解为,且平方误差为,3,接下来根据给定节点 及权函数,构造带权 正交的多项式 .,注意 ，用递推公式表示 ，即,（5.10）,根据 的,这里 是首项系数为1的 次多项式，,正交性，得,4,（5.11）,下面用归纳法证明这样给出的 是正交的.,5,假定 对 及,要证 对 均成立.,由（5.10）有,由（5.10）第二式及（5.11）中 的表达式，有,均成立，,（5.12）,6,而 ，,于是由（5.12）
2、，当 时，,另外， 是首项系数为1的 次多项式，它可由,由归纳法假定，,当 时,的线性组合表示.,由归纳法假定又有,7,由假定有,再考虑,（5.13）,利用（5.11）中 表达式及以上结果，得,8,至此已证明了由（5.10）及（5.11）确定的多项式 ,组成一个关于点集 的正交系.,用正交多项式 的线性组合作最小二乘曲线拟合，,只要根据公式（5.10）及（5.11）逐步求 的同时，,相应计算出系数,最后，由 和 的表达式（5.11）有,9,并逐步把 累加到 中去，最后就可得到所求的,用这种方法编程序不用解方程组，只用递推公式，并 且当逼近次数增加一次时，只要把程序中循环数加1，其余 不用改变.
3、,这里 可事先给定或在计算过程中根据误差确定.,拟合曲线,10,3.6 最佳平方三角逼近与快速傅里叶变换,当 是周期函数时，显然用三角多项式逼近 比用代数多项式更合适，本节主要讨论用三角多项式做最 小平方逼近及快速傅里叶变换，简称FFT算法.,11,3.6.1 最佳平方三角逼近与三角插值,设 是以 为周期的平方可积函数，用三角多 项式,（6.1）,做最佳平方逼近函数.,由于三角函数族,在 上是正交函数族，于是 在 上的最小 平方三角逼近多项式 的系数是,12,称为傅里叶系数.,函数 按傅里叶系数展开得到的级数,（6.3）,就称为傅里叶级数.,（6.2）,13,只要 在 上分段连续，则级数（6.
4、3）一致 收敛到 .,对于最佳平方逼近多项式（6.1）有,由此可以得到相应于（4.11）的贝塞尔不等式,因为右边不依赖于 ，左边单调有界，所以级数,14,当 只在给定的离散点集,上已知时，则可类似得到离散点集正交性与相应的离散傅 里叶系数.,下面只给出奇数个点的情形.,收敛，并有,15,可以证明对任何 成立,令,16,这表明函数族 在点集,上正交.,若令,则 的最小二,其中,乘三角逼近为,17,当 时,于是,（6.4）,就是三角插值多项式，系数仍由（6.4）表示.,18,由于,所以函数族 在区间 上是正交的.,一般情形，假定 是以 为周期的复函数，给定,在 个等分点 上的值,函数 在等距点集
5、上的值,组成的向量记作,19,当 时， 个复向量 具有 如下正交性：,（6.5）,20,事实上，令,于是,即,若,若,则有,则,从而,21,于是,若,这就证明了（6.5）成立.,即 是正交的.,则,于是,因此， 在 个点 上的 最小二乘傅里叶逼近为,22,（6.6）,其中,（6.7）,在（6.6）中，,若 ，,则 为 在点,上的插值函数，,于是由（6.6）得,即,（6.8）,23,（6.7）是由 求 的过程，,称为 的离散,而（6.8）是由 求 的过程，称为反变换.,傅里叶变换. 简称DFT，,24,3.6.2 快速傅氏变换（FFT）,不论是按（6.7）式由 求 ，,由 求 ，,（6.9）,其
6、中 (正变换),或 (反变换)，,还是由（6.4）计算傅里叶逼近系数,都可归结为计算,是已知复数序列.,或是按（6.8）,25,当 较大且处理数据很多时，就是用高速的电子计算 机，很多实际问题仍然无法计算，,如直接用（6.9）计算 ，需要 次复数乘法和 次,复数加法，称为 个操作，计算全部 共要 个操作.,直到20世纪60年代中期产生了FFT算法，大大提高了 运算速度，从而使傅氏变换得以广泛应用.,FFT算法的基本思想就是尽量减少乘法次数.,26,用（6.9）计算全部 ，,表面看要做 个乘法，,实际上所有 中，,只有 个不,同的值,特别当 时，只有 个不同的值.,因此可把同一个 对应的 相加后
7、再乘 ，这就 能大量减少乘法次数.,27,设正整数 除以 后得商 及余数 ，,则 ，,称为 的 同余数，以 表示.,由于,因此计算 时可用 的 同余数 代替 ，从而推出 FFT算法.,以 为例. 说明FFT的计算方法.,由于 则（6.9）的和是,（6.10）,故有,28,将 用二进制表示为,其中 只能取0或1，,例如,根据 表示法，有,公式（6.10）可表示为,29,（6.11）,若引入记号,（6.12）,30,则（6.11）变成,它说明利用 同余数可把计算 分为 步，用公式 （6.12）计算.,每计算一个 只用2次复数乘法，计算一个 用,次复数乘法，计算全部 共用 次复数乘法.,若注意 公式
8、（6.12）还可进一步 简化为,31,将这表达式中二进制表示还原为十进制表示：,32,（6.13）,同样（6.12）中的 也可简化为,即,即 得,33,把二进制表示还原为十进制表示，得,（6.14）,同理（6.12）中 可简化为,即,34,表示为十进制，有,（6.15）,35,根据公式(6.13)，(6.14)，(6.15)，由,逐次计算到,见表3-2(略）.,上面推导的 的计算公式可类似地推广到 的情形.,根据公式(6.13)，(6.14)，(6.15)，一般情况的FFT 计算公式如下：,36,（6.16）,其中,从 出发， 由 到 算到,一组 占用 个复数单元，计算时需给出两组单元，,括号
9、内的数代表它的位置，在计算机中代表存放数的地址.,即为所求.,37,这个计算公式除了具有不倒地址的优点外，计算只有两 重循环，,计算过程中只要按地址号存放 则最后得到的,就是所求离散频谱的次序.,外循环 由 计算到 ，内循环 由 计算到,由 计算到,更重要的是整个计算过程省计算量.,由公式看到算一个 共做 次复数乘法，,而最后一步计算 时，由于,38,（注意 时 故 ），因此，总共要算,次复数乘法，它比直接用（6.9）需 次乘法,当 时比值是 它比一般FFT的 计算量（ 次乘法）也快一倍.,快得多，计算量比值是,我们称（6.16）的计算公式为改进的FFT算法 .,39,3.7 有 理 逼 近,
10、3.7.1 有理逼近与连分式,有理函数逼近是指用形如,的函数逼近,与前面讨论一样，如果 最小就可得到 最佳有理一致逼近.,（7.1）,40,如果 最小则可得到最佳有理平方逼近 函数.,本节主要讨论利用函数的泰勒展开获得有理逼近函数 的方法.,对函数 用泰勒展开得,（7.2）,取部分和,41,另一方面若对（7.2）式用辗转相除可得到 的,一种连分式展开,（7.3）,42,（7.4）,（7.3）右端为 的无穷连分式的前5项，最后式子,若取（7.3）的前2，4，6，8项，则可分别得到 的以下有理逼近,是它的紧凑形式.,43,若用同样多项的泰勒展开部分和 逼近,并计算 处的值 及 ，计算结果见表3-3
11、.,的准确值为,从表3-1可以看出，,44,但它们的计算量是相当的，这说明用有理逼近比多项式逼近好得多.,由此看出 的精度比 高出近10万倍，,例9,用辗转相除法将它化为连分式并写成紧凑形式.,解,给出有理函数,用辗转相除可逐步得到,45,本例中用连分式计算 的值只需3次除法，1次乘 法和7次加法.,46,若直接用多项式计算的秦九韶算法则需6次乘法和1次 除法及7次加法.,可见将 化成连分式可节省计算乘除法次数.,对一般的有理函数（7.1）可转化为一个连分式,它的乘除法运算只需 次.,而直接用有理函数（7.1）计算乘除法次数为 次.,47,3.7.2 帕德逼近, 利用函数 的泰勒展开可以得到它
12、的有理逼近.,设 在 的泰勒展开为,（7.5）,它的部分和记作,（7.6）,48,定义11,设,其中 无公因式，且满足条件,（7.8）,则称 为函数 在 处的 阶帕德逼近，,记作 ,简称 的帕德逼近.,如果有理函数,（7.7）,49,根据定义，若令,则满足条件（7.8）等价于,即,由于 应用莱布尼兹求导公式得,50,这里 是由（7.6）得到的，,上式两端除 ，,并由 可得,（7.9）,及,（7.10）,注意当 时,故（7.10）可写成,51,（7.11）,其中 时 ，,若记,（7.12）,52,则方程组（7.11）的矩阵形式为,定理10,（7.7）的有理函数 是 的 阶帕德逼近的,充分必要条件
13、是多项式 的系数,及 满足方程组（7.9）及（7.11）.,设,则形如,53,根据定理10, 求 的帕德逼近时，首先要由（7.11）,解出 的系数 ，,的系数 .,的各阶帕德逼近可列成,再由（7.9）直接算出,一张表，称为帕德表（见表3-4）.,54,例10,求 的帕德逼近 及 .,解,由 的泰勒展开,得,当 时，由（7.11）得,求得,再由（7.9）得,55,于是得,当 时，由（7.11）得,56,代入（7.9）得,解得,于是得,57,可以看到这里得到的 及 与 的前面,为了求帕德逼近 的误差估计，由(7.9)及(7.11) 求得的 系数 及 ，直 接代入则得,将 除上式两端，即得,连分式展开得到的有理逼近（7.4）结果一样.,58,（7.13）,其中,当 时可得误差近似表达式,