LINUX.ORG.RU

Решение наименьшими квадратами прямоугольных систем с комплексными числами

 


0

2

Сижу уже пару часов, пытаюсь нагуглить нормальный вариант решения системы уравнений с комплексными числами: Ax=b, где A — прямоугольная комплексная матрица (ортонормированный базис), x — искомый вектор действительных чисел (коэффициенты разложения b по базису A), b — раскладываемый ряд.

«Просто» разложить не могу, т.к. мало данных (ошибка зверская вылезает), поэтому хочу попробовать метод наименьших квадратов (на том же наборе точек для действительного вектора b он дал превосходные результаты).

Сразу увидел, что применяемый мною метод QR-разложения в GSL не имеет комплексного аналога. Взялся за LU-разложение, но на этапе компиляции увидел «gsl: luc.c:64: ERROR: LU decomposition requires square matrix» — матрица-то должна быть квадратной (а я что-то в мануале на это внимания не обратил).

Вопрос: есть ли в GSL (ну, пусть даже не GSL, а BLAS или даже LAPACK) методики решения таких уравнений?


Ответ на: комментарий от maggotroot

О! До жирафа, наконец, дошло. Только что-то я тут подозреваю... Да ладно: проверю — отпишусь. Возможно, в понедельник получится попробовать так сделать.

Но чует мое сердце здесь какой-то подвох ☺ Думать пока некогда: на работу пора.

Anon
() автор топика
Ответ на: комментарий от Anon

вектора двумерные, поэтому я и решил их комплексными числами заменить.

жесть.

И никак не могу понять, как мне это считать!

сам строишь грабли и сам же на них наступаешь.

dikiy ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от Anon

А мне насрать.

Говноученого пучит? Фу как некрасиво.

Вы, сударь, не освоили даже элементарных приемов матанализа. При этом позволяете себе хамство в отношении людей которые говорят что вы не совсем правы. Мне совсем не завидно, как вы позволили выразится, просто сие печально.

ebantrop
()
Ответ на: комментарий от ebantrop

Вы, сударь, не освоили даже элементарных приемов матанализа

Дык, подзабыл уже. Каюсь.

При этом позволяете себе хамство

Есть такое. Не отрицаю.

Мне совсем не завидно, как вы позволили выразится

Ну, велик могучим рузскей языг

Anon
() автор топика
Ответ на: комментарий от Anon

Ну будем считать ты извинился. Тут была тема где то с год назад по поводу нахождения точки минимально удаленной от данных. Так вот в двухмерном случае это нифига не среднее, а надо реально искать методом нелинейной минимизации. Поэтому бери Левенберга с Маркуадтом и решай, проще походу это не решается.

ebantrop
()
Ответ на: комментарий от ebantrop

проще походу это не решается

Весьма плохо. Очень не хочется изучать уйму материала ради решения сиюминутной задачи. Похоже, придется ☹

Anon
() автор топика
Ответ на: комментарий от ebantrop

Надо же, я тоже 05.13.18, токо к.ф.-м.н. Ну а чего, неплохая работа у Эдди, я правда в этих вопросах не понимаю нефига, но знаю что комплексные работы (и теорию, и софт, и железо) делать оч. непросто.

Токо почему в свободном доступе ее нету?

AIv ★★★★★
()
Последнее исправление: AIv (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от ebantrop

хм....?

Если минимум в смысле минимума суммы квадратов расстояний, то именно что среднее.

Если минимум максимального отклонения, то это вообще задача дискретной оптимизации.

Waterlaz ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от Waterlaz

Вычисление геометрического центра

Там dikiy решил. Я просто запомнил что казалась бы такая простая задача, а решение нифига нетривиально.

ebantrop
()
Последнее исправление: ebantrop (всего исправлений: 1)
Ответ на: комментарий от AIv

Да я тож в астрономии не копенгаген. А так да, если железки какие городить и эксперимент ставить, то много времени надо.

Токо почему в свободном доступе ее нету?

ВАКовские копирайтеры запретили?

ebantrop
()
Ответ на: комментарий от AIv

Токо почему в свободном доступе ее нету?

Продается за 80 евроденег. Но, по идее, могу и выложить. Если интересно — вышлю. Только те вопросы уже давно не актуальны.

Anon
() автор топика
Ответ на: комментарий от ebantrop

Да, нетривиально. Поэтому в такой постановке редко эту задачу решают.

Anon
() автор топика
Ответ на: комментарий от ebantrop

Ага, ну если сумма расстояний, а не квадратов расстояния, то да, все сложно.

Waterlaz ★★★★★
()
Ответ на: комментарий от ebantrop

Ну будем считать ты извинился. Тут была тема где то с год назад по поводу нахождения точки минимально удаленной от данных. Так вот в двухмерном случае это нифига не среднее, а надо реально искать методом нелинейной минимизации. Поэтому бери Левенберга с Маркуадтом и решай, проще походу это не решается.

так там речь шла о минимизации суммы расстояний, а не суммы квадратов. А Эдику нужно именно последнее.

dikiy ★★☆☆☆
()
Ответ на: комментарий от dikiy

Сделал простейшим способом, о котором мне в самом начале говорили. Так как метод наименьших квадратов не нуждается в ортогональности функций, я туда вместо "полиномов Жао" воткнул обычные градиенты.

"Обычное" разложение тоже работает, только со значительно худшей ошибкой.

Да уж, плохо быть заскорузлым упоротым фанатиком со стремящимся в нуль кругозором... Только сейчас до меня дошло, что можно было бы вообще не париться: взять какой-нибудь классический метод натягивания поверхностей на набор разбросанных точек, произвести затем обратную интерполяцию данных на равномерный набор точек и классическими способами получить нужные коэффициенты. Какая же я все-таки ленивая скотина!

Anon
() автор топика
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.