Дифференциальные уравнения методом наименьших квадратов

Начнем статью сразу с примера. У нас есть некие экспериментальные данные о значениях двух переменных – x и y . Занесем их в таблицу.

После выравнивания получим функцию следующего вида: g ( x ) = x + 1 3 + 1 .

Мы можем аппроксимировать эти данные с помощью линейной зависимости y = a x + b , вычислив соответствующие параметры. Для этого нам нужно будет применить так называемый метод наименьших квадратов. Также потребуется сделать чертеж, чтобы проверить, какая линия будет лучше выравнивать экспериментальные данные.

Видео:Метод наименьших квадратов. Линейная аппроксимацияСкачать

В чем именно заключается МНК (метод наименьших квадратов)

Главное, что нам нужно сделать, – это найти такие коэффициенты линейной зависимости, при которых значение функции двух переменных F ( a , b ) = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) 2 будет наименьшим. Иначе говоря, при определенных значениях a и b сумма квадратов отклонений представленных данных от получившейся прямой будет иметь минимальное значение. В этом и состоит смысл метода наименьших квадратов. Все, что нам надо сделать для решения примера – это найти экстремум функции двух переменных.

Видео:Метод наименьших квадратовСкачать

Как вывести формулы для вычисления коэффициентов

Для того чтобы вывести формулы для вычисления коэффициентов, нужно составить и решить систему уравнений с двумя переменными. Для этого мы вычисляем частные производные выражения F ( a , b ) = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) 2 по a и b и приравниваем их к 0 .

δ F ( a , b ) δ a = 0 δ F ( a , b ) δ b = 0 ⇔ — 2 ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) x i = 0 — 2 ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) = 0 ⇔ a ∑ i = 1 n x i 2 + b ∑ i = 1 n x i = ∑ i = 1 n x i y i a ∑ i = 1 n x i + ∑ i = 1 n b = ∑ i = 1 n y i ⇔ a ∑ i = 1 n x i 2 + b ∑ i = 1 n x i = ∑ i = 1 n x i y i a ∑ i = 1 n x i + n b = ∑ i = 1 n y i

Для решения системы уравнений можно использовать любые методы, например, подстановку или метод Крамера. В результате у нас должны получиться формулы, с помощью которых вычисляются коэффициенты по методу наименьших квадратов.

n ∑ i = 1 n x i y i — ∑ i = 1 n x i ∑ i = 1 n y i n ∑ i = 1 n — ∑ i = 1 n x i 2 b = ∑ i = 1 n y i — a ∑ i = 1 n x i n

Мы вычислили значения переменных, при который функция
F ( a , b ) = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) 2 примет минимальное значение. В третьем пункте мы докажем, почему оно является именно таким.

Это и есть применение метода наименьших квадратов на практике. Его формула, которая применяется для поиска параметра a , включает в себя ∑ i = 1 n x i , ∑ i = 1 n y i , ∑ i = 1 n x i y i , ∑ i = 1 n x i 2 , а также параметр
n – им обозначено количество экспериментальных данных. Советуем вам вычислять каждую сумму отдельно. Значение коэффициента b вычисляется сразу после a .

Обратимся вновь к исходному примеру.

Здесь у нас n равен пяти. Чтобы было удобнее вычислять нужные суммы, входящие в формулы коэффициентов, заполним таблицу.

Решение

Четвертая строка включает в себя данные, полученные при умножении значений из второй строки на значения третьей для каждого отдельного i . Пятая строка содержит данные из второй, возведенные в квадрат. В последнем столбце приводятся суммы значений отдельных строчек.

Воспользуемся методом наименьших квадратов, чтобы вычислить нужные нам коэффициенты a и b . Для этого подставим нужные значения из последнего столбца и подсчитаем суммы:

n ∑ i = 1 n x i y i — ∑ i = 1 n x i ∑ i = 1 n y i n ∑ i = 1 n — ∑ i = 1 n x i 2 b = ∑ i = 1 n y i — a ∑ i = 1 n x i n ⇒ a = 5 · 33 , 8 — 12 · 12 , 9 5 · 46 — 12 2 b = 12 , 9 — a · 12 5 ⇒ a ≈ 0 , 165 b ≈ 2 , 184

У нас получилось, что нужная аппроксимирующая прямая будет выглядеть как y = 0 , 165 x + 2 , 184 . Теперь нам надо определить, какая линия будет лучше аппроксимировать данные – g ( x ) = x + 1 3 + 1 или 0 , 165 x + 2 , 184 . Произведем оценку с помощью метода наименьших квадратов.

Чтобы вычислить погрешность, нам надо найти суммы квадратов отклонений данных от прямых σ 1 = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b i ) ) 2 и σ 2 = ∑ i = 1 n ( y i — g ( x i ) ) 2 , минимальное значение будет соответствовать более подходящей линии.

σ 1 = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b i ) ) 2 = = ∑ i = 1 5 ( y i — ( 0 , 165 x i + 2 , 184 ) ) 2 ≈ 0 , 019 σ 2 = ∑ i = 1 n ( y i — g ( x i ) ) 2 = = ∑ i = 1 5 ( y i — ( x i + 1 3 + 1 ) ) 2 ≈ 0 , 096

Ответ: поскольку σ 1 σ 2 , то прямой, наилучшим образом аппроксимирующей исходные данные, будет
y = 0 , 165 x + 2 , 184 .

Видео:Как работает метод наименьших квадратов? Душкин объяснитСкачать

Как изобразить МНК на графике функций

Метод наименьших квадратов наглядно показан на графической иллюстрации. С помощью красной линии отмечена прямая g ( x ) = x + 1 3 + 1 , синей – y = 0 , 165 x + 2 , 184 . Исходные данные обозначены розовыми точками.

Поясним, для чего именно нужны приближения подобного вида.

Они могут быть использованы в задачах, требующих сглаживания данных, а также в тех, где данные надо интерполировать или экстраполировать. Например, в задаче, разобранной выше, можно было бы найти значение наблюдаемой величины y при x = 3 или при x = 6 . Таким примерам мы посвятили отдельную статью.

Видео:Метод наименьших квадратов (МНК)Скачать

Доказательство метода МНК

Чтобы функция приняла минимальное значение при вычисленных a и b , нужно, чтобы в данной точке матрица квадратичной формы дифференциала функции вида F ( a , b ) = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) 2 была положительно определенной. Покажем, как это должно выглядеть.

У нас есть дифференциал второго порядка следующего вида:

d 2 F ( a ; b ) = δ 2 F ( a ; b ) δ a 2 d 2 a + 2 δ 2 F ( a ; b ) δ a δ b d a d b + δ 2 F ( a ; b ) δ b 2 d 2 b

Решение

δ 2 F ( a ; b ) δ a 2 = δ δ F ( a ; b ) δ a δ a = = δ — 2 ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) x i δ a = 2 ∑ i = 1 n ( x i ) 2 δ 2 F ( a ; b ) δ a δ b = δ δ F ( a ; b ) δ a δ b = = δ — 2 ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) x i δ b = 2 ∑ i = 1 n x i δ 2 F ( a ; b ) δ b 2 = δ δ F ( a ; b ) δ b δ b = δ — 2 ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) δ b = 2 ∑ i = 1 n ( 1 ) = 2 n

Иначе говоря, можно записать так: d 2 F ( a ; b ) = 2 ∑ i = 1 n ( x i ) 2 d 2 a + 2 · 2 ∑ x i i = 1 n d a d b + ( 2 n ) d 2 b .

Мы получили матрицу квадратичной формы вида M = 2 ∑ i = 1 n ( x i ) 2 2 ∑ i = 1 n x i 2 ∑ i = 1 n x i 2 n .

В этом случае значения отдельных элементов не будут меняться в зависимости от a и b . Является ли эта матрица положительно определенной? Чтобы ответить на этот вопрос, проверим, являются ли ее угловые миноры положительными.

Вычисляем угловой минор первого порядка: 2 ∑ i = 1 n ( x i ) 2 > 0 . Поскольку точки x i не совпадают, то неравенство является строгим. Будем иметь это в виду при дальнейших расчетах.

Вычисляем угловой минор второго порядка:

d e t ( M ) = 2 ∑ i = 1 n ( x i ) 2 2 ∑ i = 1 n x i 2 ∑ i = 1 n x i 2 n = 4 n ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2

После этого переходим к доказательству неравенства n ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2 > 0 с помощью математической индукции.

1. Проверим, будет ли данное неравенство справедливым при произвольном n . Возьмем 2 и подсчитаем:

2 ∑ i = 1 2 ( x i ) 2 — ∑ i = 1 2 x i 2 = 2 x 1 2 + x 2 2 — x 1 + x 2 2 = = x 1 2 — 2 x 1 x 2 + x 2 2 = x 1 + x 2 2 > 0

У нас получилось верное равенство (если значения x 1 и x 2 не будут совпадать).

1. Сделаем предположение, что данное неравенство будет верным для n , т.е. n ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2 > 0 – справедливо.
2. Теперь докажем справедливость при n + 1 , т.е. что ( n + 1 ) ∑ i = 1 n + 1 ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n + 1 x i 2 > 0 , если верно n ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2 > 0 .

( n + 1 ) ∑ i = 1 n + 1 ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n + 1 x i 2 = = ( n + 1 ) ∑ i = 1 n ( x i ) 2 + x n + 1 2 — ∑ i = 1 n x i + x n + 1 2 = = n ∑ i = 1 n ( x i ) 2 + n · x n + 1 2 + ∑ i = 1 n ( x i ) 2 + x n + 1 2 — — ∑ i = 1 n x i 2 + 2 x n + 1 ∑ i = 1 n x i + x n + 1 2 = = ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2 + n · x n + 1 2 — x n + 1 ∑ i = 1 n x i + ∑ i = 1 n ( x i ) 2 = = ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2 + x n + 1 2 — 2 x n + 1 x 1 + x 1 2 + + x n + 1 2 — 2 x n + 1 x 2 + x 2 2 + . . . + x n + 1 2 — 2 x n + 1 x 1 + x n 2 = = n ∑ i = 1 n ( x i ) 2 — ∑ i = 1 n x i 2 + + ( x n + 1 — x 1 ) 2 + ( x n + 1 — x 2 ) 2 + . . . + ( x n — 1 — x n ) 2 > 0

Выражение, заключенное в фигурные скобки, будет больше 0 (исходя из того, что мы предполагали в пункте 2 ), и остальные слагаемые будут больше 0 , поскольку все они являются квадратами чисел. Мы доказали неравенство.

Ответ: найденные a и b будут соответствовать наименьшему значению функции F ( a , b ) = ∑ i = 1 n ( y i — ( a x i + b ) ) 2 , значит, они являются искомыми параметрами метода наименьших квадратов (МНК).

Видео:Суть метода наименьших квадратов с примерами. Основы эконометрики в RСкачать

Метод наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов (МНК) — это статистическая процедура для довольно точного прогнозирования поведения зависимых переменных.

Например, можно понять, как будет меняться товарооборот (значение «y») сети магазинов с изменением размеров торговой площади (значение «x»).

Суть МНК — из всех линейных функций найти наилучшее приближение к реальности. Это можно сделать путём поиска функции с наименьшим отклонением (точнее по процессу МНК: поиск минимальной суммы квадратов отклонений значений y (игрек) от полученного уравнения регрессии).

Видео:Метод наименьших квадратов, урок 1/2. Линейная функцияСкачать

Решение МНК

Мы ищем уравнение линейной регрессии, которое выглядит так: y = ax + b

• y – зависимая переменная
• x – независимая переменная
• a – коэффициент (это также наклон/градиент линии)
• b – коэффициент (это также точка, где линия пересекает ось Y)

Метод 1

Шаги, которые мы будем делать для поиска y = ax + b (сейчас мы их все пройдём на примере):

Шаг 1: Для каждой точки (x, y) вычислить x² и xy.

Шаг 2: Суммировать все x, y, x² и xy, это даст нам Σx, Σy, Σx² и Σxy (если кто забыл, Σ означает «сумма»).

Шаг 3: Рассчитать наклон a по этой формуле:

, где N – количество данных

Шаг 4: Рассчитать значение числа b:

, где N – количество данных

Шаг 5: Подставить найденные числа по местам в уравнение (y = ax + b)

Пример

После некоторых наблюдений, у нас появились данные о размерах и продажах некой торговой сети, у которой 5 магазинов:

Для наглядности, например, это магазины мороженого, и 2-метровая лавочка продаёт в месяц 4 тонны мороженого, 7 метровая — 10 тонн.

Сразу можно записать, что N = 5 (количество данных; т.е. всего у нас данные по пяти магазинам, ведь у нас 5 строк данных).

Для каждой точки (x, y) вычисляем x² и xy. Для этого, к уже существующим столбцам добавим ещё два: x² и xy.

• x² получим путём возведения x (Размер) в квадрат
• xy получим путём умножения одного на второе

Шаг 2: Суммировать все x, y, x² и xy, это даст нам Σx, Σy, Σx² и Σxy (складываем каждый столбик):

Шаг 3: Рассчитать a (наклон графика) по этой формуле:

, где N – количество данных

Помним, что N = 5, значит:

Шаг 4: Рассчитать значение числа b:

, где N – количество данных

Помним, что N = 5, значит:

Шаг 5: Подставить найденные числа по местам в уравнение

y = ax + b ⇒ y = 1,0976x + 2,29248

Далее можем проверить. Можем составить вот такой график, вместе с данными точками и полученной функцией:

Также мы можем использовать эту функцию, чтобы понять, как будут зависеть продажи фирмы от размера помещения. Например: руководство хочет открыть магазин размером в 11,5 м². Для этого подставляем 11,5 вместо x:

y = 1,0976x + 2,29248 ⇒ y = 1,0976 × 11,5 + 2,29248 = 14,91488

Ответ: этот магазин размером в 11,5 м² будет продавать около 15 тонн мороженого в месяц.

Метод 2

Мы продолжаем искать уравнение линейной регрессии, которое выглядит так: y = ax + b.

Используем тот же пример с сетью магазинов.

Шаг 1: Опять суммируем все x, y, x² и xy, т.е. находим Σx, Σy, Σx² и Σxy (складываем каждый столбик):

Шаг 2: Записать вот такую систему уравнений (так мы будем искать параметры a и b):

Шаг 3: Помним, что N = 5. Таким образом, из нашего примера получаем систему:

Лучше конечно её переписать красиво:

Шаг 4: Решить систему.

Находим a = 1,0976; b = 2,29248; и ставим по местам в функцию (y = ax + b). Получается y = 1,0976x + 2,29248

Для проверки лучше составить график с данными точками и найденной функцией, как в методе 1.

Видео:Метод наименьших квадратов. Квадратичная аппроксимацияСкачать

Математика на пальцах: методы наименьших квадратов

Я математик-программист. Самый большой скачок в своей карьере я совершил, когда научился говорить:«Я ничего не понимаю!» Сейчас мне не стыдно сказать светилу науки, что мне читает лекцию, что я не понимаю, о чём оно, светило, мне говорит. И это очень сложно. Да, признаться в своём неведении сложно и стыдно. Кому понравится признаваться в том, что он не знает азов чего-то-там. В силу своей профессии я должен присутствовать на большом количестве презентаций и лекций, где, признаюсь, в подавляющем большинстве случаев мне хочется спать, потому что я ничего не понимаю. А не понимаю я потому, что огромная проблема текущей ситуации в науке кроется в математике. Она предполагает, что все слушатели знакомы с абсолютно всеми областями математики (что абсурдно). Признаться в том, что вы не знаете, что такое производная (о том, что это — чуть позже) — стыдно.

Но я научился говорить, что я не знаю, что такое умножение. Да, я не знаю, что такое подалгебра над алгеброй Ли. Да, я не знаю, зачем нужны в жизни квадратные уравнения. К слову, если вы уверены, что вы знаете, то нам есть над чем поговорить! Математика — это серия фокусов. Математики стараются запутать и запугать публику; там, где нет замешательства, нет репутации, нет авторитета. Да, это престижно говорить как можно более абстрактным языком, что есть по себе полная чушь.

Знаете ли вы, что такое производная? Вероятнее всего вы мне скажете про предел разностного отношения. На первом курсе матмеха СПбГУ Виктор Петрович Хавин мне определил производную как коэффициент первого члена ряда Тейлора функции в точке (это была отдельная гимнастика, чтобы определить ряд Тейлора без производных). Я долго смеялся над таким определением, покуда в итоге не понял, о чём оно. Производная не что иное, как просто мера того, насколько функция, которую мы дифференцируем, похожа на функцию y=x, y=x^2, y=x^3.

Я сейчас имею честь читать лекции студентам, которые боятся математики. Если вы боитесь математики — нам с вами по пути. Как только вы пытаетесь прочитать какой-то текст, и вам кажется, что он чрезмерно сложен, то знайте, что он хреново написан. Я утверждаю, что нет ни одной области математики, о которой нельзя говорить «на пальцах», не теряя при этом точности.

Задача на ближайшее время: я поручил своим студентам понять, что такое линейно-квадратичный регулятор. Не постесняйтесь, потратьте три минуты своей жизни, сходите по ссылке. Если вы ничего не поняли, то нам с вами по пути. Я (профессиональный математик-программист) тоже ничего не понял. И я уверяю, в этом можно разобраться «на пальцах». На данный момент я не знаю, что это такое, но я уверяю, что мы сумеем разобраться.

Итак, первая лекция, которую я собираюсь прочитать своим студентам после того, как они в ужасе прибегут ко мне со словами, что линейно-квадратичный регулятор — это страшная бяка, которую никогда в жизни не осилить, это методы наименьших квадратов. Умеете ли вы решать линейные уравнения? Если вы читаете этот текст, то скорее всего нет.

Итак, даны две точки (x0, y0), (x1, y1), например, (1,1) и (3,2), задача найти уравнение прямой, проходящей через эти две точки:

Эта прямая должна иметь уравнение типа следующего:

Здесь альфа и бета нам неизвестны, но известны две точки этой прямой:

Можно записать это уравнение в матричном виде:

Тут следует сделать лирическое отступление: что такое матрица? Матрица это не что иное, как двумерный массив. Это способ хранения данных, более никаких значений ему придавать не стоит. Это зависит от нас, как именно интерпретировать некую матрицу. Периодически я буду её интерпретировать как линейное отображение, периодически как квадратичную форму, а ещё иногда просто как набор векторов. Это всё будет уточнено в контексте.

Давайте заменим конкретные матрицы на их символьное представление:

Тогда (alpha, beta) может быть легко найдено:

Более конкретно для наших предыдущих данных:

Что ведёт к следующему уравнению прямой, проходящей через точки (1,1) и (3,2):

Окей, тут всё понятно. А давайте найдём уравнение прямой, проходящей через три точки: (x0,y0), (x1,y1) и (x2,y2):

Ой-ой-ой, а ведь у нас три уравнения на две неизвестных! Стандартный математик скажет, что решения не существует. А что скажет программист? А он для начала перепишет предыдующую систему уравнений в следующем виде:

И дальше постарается найти решение, которое меньше всего отклонится от заданных равенств. Давайте назовём вектор (x0,x1,x2) вектором i, (1,1,1) вектором j, а (y0,y1,y2) вектором b:

В нашем случае векторы i,j,b трёхмерны, следовательно, (в общем случае) решения этой системы не существует. Любой вектор (alpha*i + beta*j) лежит в плоскости, натянутой на векторы (i, j). Если b не принадлежит этой плоскости, то решения не существует (равенства в уравнении не достичь). Что делать? Давайте искать компромисс. Давайте обозначим через e(alpha, beta) насколько именно мы не достигли равенства:

И будем стараться минимизировать эту ошибку:

Очевидно, что ошибка минимизируется, когда вектор e ортогонален плоскости, натянутой на векторы i и j.

Иными словами: мы ищем такую прямую, что сумма квадратов длин расстояний от всех точек до этой прямой минимальна:

UPDATE: тут у меня косяк, расстояние до прямой должно измеряться по вертикали, а не ортогональной проекцией. Вот этот комментатор прав.

Совсеми иными словами (осторожно, плохо формализовано, но на пальцах должно быть ясно): мы берём все возможные прямые между всеми парами точек и ищем среднюю прямую между всеми:

Иное объяснение на пальцах: мы прикрепляем пружинку между всеми точками данных (тут у нас три) и прямой, что мы ищем, и прямая равновесного состояния есть именно то, что мы ищем.

Видео:Метод наименьших квадратов. ТемаСкачать

Минимум квадратичной формы

Итак, имея данный вектор b и плоскость, натянутую на столбцы-векторы матрицы A (в данном случае (x0,x1,x2) и (1,1,1)), мы ищем вектор e с минимум квадрата длины. Очевидно, что минимум достижим только для вектора e, ортогонального плоскости, натянутой на столбцы-векторы матрицы A:

Иначе говоря, мы ищем такой вектор x=(alpha, beta), что:

Напоминаю, что этот вектор x=(alpha, beta) является минимумом квадратичной функции ||e(alpha, beta)||^2:

Тут нелишним будет вспомнить, что матрицу можно интерпретирвать в том числе как и квадратичную форму, например, единичная матрица ((1,0),(0,1)) может быть интерпретирована как функция x^2 + y^2:

Вся эта гимнастика известна под именем линейной регрессии.

Видео:ЦОС Python #1: Метод наименьших квадратовСкачать

Уравнение Лапласа с граничным условием Дирихле

Теперь простейшая реальная задача: имеется некая триангулированная поверхность, необходимо её сгладить. Например, давайте загрузим модель моего лица:

Изначальный коммит доступен здесь. Для минимизации внешних зависимостей я взял код своего софтверного рендерера, уже подробно описанного на хабре. Для решения линейной системы я пользуюсь OpenNL, это отличный солвер, который, правда, очень сложно установить: нужно скопировать два файла (.h+.c) в папку с вашим проектом. Всё сглаживание делается следующим кодом:

X, Y и Z координаты отделимы, я их сглаживаю по отдельности. То есть, я решаю три системы линейных уравнений, каждое имеет количество переменных равным количеству вершин в моей модели. Первые n строк матрицы A имеют только одну единицу на строку, а первые n строк вектора b имеют оригинальные координаты модели. То есть, я привязываю по пружинке между новым положением вершины и старым положением вершины — новые не должны слишком далеко уходить от старых.

Все последующие строки матрицы A (faces.size()*3 = количеству рёбер всех треугольников в сетке) имеют одно вхождение 1 и одно вхождение -1, причём вектор b имеет нулевые компоненты напротив. Это значит, я вешаю пружинку на каждое ребро нашей треугольной сетки: все рёбра стараются получить одну и ту же вершину в качестве отправной и финальной точки.

Ещё раз: переменными являются все вершины, причём они не могут далеко отходить от изначального положения, но при этом стараются стать похожими друг на друга.

Всё бы было хорошо, модель действительно сглажена, но она отошла от своего изначального края. Давайте чуть-чуть изменим код:

В нашей матрице A я для вершин, что находятся на краю, добавляю не строку из разряда v_i = verts[i][d], а 1000*v_i = 1000*verts[i][d]. Что это меняет? А меняет это нашу квадратичную форму ошибки. Теперь единичное отклонение от вершины на краю будет стоить не одну единицу, как раньше, а 1000*1000 единиц. То есть, мы повесили более сильную пружинку на крайние вершины, решение предпочтёт сильнее растянуть другие. Вот результат:

Давайте вдвое усилим пружинки между вершинами:

Логично, что поверхность стала более гладкой:

А теперь ещё в сто раз сильнее:

Что это? Представьте, что мы обмакнули проволочное кольцо в мыльную воду. В итоге образовавшаяся мыльная плёнка будет стараться иметь наименьшую кривизну, насколько это возможно, касаясь-таки границы — нашего проволочного кольца. Именно это мы и получили, зафиксировав границу и попросив получить гладкую поверхность внутри. Поздравляю вас, мы только что решили уравнение Лапласа с граничными условиями Дирихле. Круто звучит? А на деле всего-навсего одну систему линейных уравнений решить.

Видео:Метод Наименьших Квадратов (МНК)Скачать

Уравнение Пуассона

Давайте ещё крутое имя вспомним.

Предположим, что у меня есть такая картинка:

Всем хороша, только стул мне не нравится.

Разрежу картинку пополам:

И выделю руками стул:

Затем всё, что белое в маске, притяну к левой части картинки, а заодно по всей картинке скажу, что разница между двумя соседними пикселями должна равняться разнице между двумя соседними пикселями правой картинки:

Код и картинки доступны здесь.

Видео:Пример решения задачи методом наименьших квадратовСкачать

Пример из жизни

Я специально не стал делать вылизанные результаты, т.к. мне хотелось всего-навсего показать, как именно можно применять методы наименьших квадратов, это обучающий код. Давайте я теперь дам пример из жизни:

У меня есть некоторое количество фотографий образцов ткани типа вот такой:

Моя задача сделать бесшовные текстуры из фотографий вот такого качества. Для начала я (автоматически) ищу повторяющийся паттерн:

Если я вырежу прямо вот этот четырёхугольник, то из-за искажений у меня края не сойдутся, вот пример четыре раза повторённого паттерна:

Вот фрагмент, где чётко видно шов:

Поэтому я вырезать буду не по ровной линии, вот линия разреза:

А вот повторённый четыре раза паттерн:

И его фрагмент, чтобы было виднее:

Уже лучше, рез шёл не по прямой линии, обойдя всякие завитушки, но всё же шов виден из-за неравномерности освещения на оригинальной фотографии. Вот тут-то и приходит на помощь метод наименьших квадратов для уравнения Пуассона. Вот конечный результат после выравнивания освещения:

Текстура получилась отлично бесшовной, и всё это автоматически из фотографии весьма посредственного качества. Не бойтесь математики, ищите простые объяснения, и будет вам инженерное счастье.

💥 Видео

Метод наименьших квадратовСкачать

Построение уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов.Скачать

Численные методы: Метод наименьших квадратовСкачать

18+ Математика без Ху!ни. Дифференциальные уравнения.Скачать

11 1 Метод наименьших квадратов ВведениеСкачать

Решение дифференциальных уравнений ДИФФУРЫСкачать

Метод наименьших квадратов. Регрессионный анализ.Скачать

2. Дифференциальные уравнения с разделяющимися переменными. Часть 1.Скачать