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Approximations basées sur les sous-espaces

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Description

Cette séance de cours couvre le concept des sous-espaces dans les fonctions symétriques sur L2[-1, 1], les vecteurs de base pour les sous-espaces dans R3 et le problème d'approximation de trouver la meilleure approximation pour un vecteur x dans un sous-espace. Il s'inscrit également dans la méthode d'approximation des moindres carrés, en discutant des projections orthogonales, de l'erreur minimale-norme, et de l'orthogonalité de l'erreur à l'approximation.

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Concepts associés (32)

Méthode des moindres carrés

La méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.

Ring of symmetric functions

In algebra and in particular in algebraic combinatorics, the ring of symmetric functions is a specific limit of the rings of symmetric polynomials in n indeterminates, as n goes to infinity. This ring serves as universal structure in which relations between symmetric polynomials can be expressed in a way independent of the number n of indeterminates (but its elements are neither polynomials nor functions). Among other things, this ring plays an important role in the representation theory of the symmetric group.

Stanley symmetric function

In mathematics and especially in algebraic combinatorics, the Stanley symmetric functions are a family of symmetric functions introduced by in his study of the symmetric group of permutations. Formally, the Stanley symmetric function Fw(x1, x2, ...) indexed by a permutation w is defined as a sum of certain fundamental quasisymmetric functions. Each summand corresponds to a reduced decomposition of w, that is, to a way of writing w as a product of a minimal possible number of adjacent transpositions.

Linear least squares

Linear least squares (LLS) is the least squares approximation of linear functions to data. It is a set of formulations for solving statistical problems involved in linear regression, including variants for ordinary (unweighted), weighted, and generalized (correlated) residuals. Numerical methods for linear least squares include inverting the matrix of the normal equations and orthogonal decomposition methods. The three main linear least squares formulations are: Ordinary least squares (OLS) is the most common estimator.

Polynôme symétrique

En mathématiques, un polynôme symétrique est un polynôme en plusieurs indéterminées, invariant par permutation de ses indéterminées. Ils jouent notamment un rôle dans les relations entre coefficients et racines. Soit A un anneau commutatif unitaire. Un polynôme Q(T, ..., T) en n indéterminées à coefficients dans A est dit symétrique si pour toute permutation s de l'ensemble d'indices {1, ..., n}, l'égalité suivante est vérifiée : Exemples Pour n = 1, tout polynôme est symétrique.

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Projection orthogonale : Espace euclidien

Explore la projection orthogonale dans l'espace euclidien, en mettant l'accent sur l'unicité et les méthodes de calcul.

Tensor Produits et puissance symétrique

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Cartes linéaires orthogonales

Couvre les cartes linéaires orthogonales, les matrices orthogonales, l'inversibilité et les solutions des moindres carrés dans les espaces euclidien.

Approximation du signal et bases orthogonales

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Explore les compléments orthogonaux et les théorèmes de projection dans les espaces vectoriels.

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