| Methode der kleinsten Quadrate < Numerik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe 
 
 
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     |  | Status: | (Frage) überfällig   |   | Datum: | 13:08 Do 28.04.2011 |   | Autor: | Joo325 | 
 Hallo,
 ich habe eine Frage zur Methode der kleinsten Quadrate, eingesetzt zur Lösung inverser Probleme.
 Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
 Ich löse die Gleichung Ax = b. Hierzu habe ich ein Funktional J(.). [mm] \gamma_J [/mm] ist der Minimumwert des Funktionals. Ich weiß außerdem:
 b [mm] \in \cal{R}(\wurzel{A}). [/mm] Es existiert eine Folge [mm] (xn)_n \in [/mm] Hilbertraum H, so dass [mm] (Ax_n)_n \in [/mm]  H gegen b konvergiert und J(.) nicht minimiert.
 Nun zu meiner eigentlichen Frage:
 [mm] (x_n) [/mm] wird nun leicht verändert zu x'_n = [mm] x_n [/mm] + [mm] \epsilon_n, [/mm] wobei [mm] \epsilon_ [/mm] gegen 0 konvergiert und (J(x'_n)) gegen [mm] \gamma_J. [/mm] Die Maximumstellen [mm] (\epsilon_n) [/mm] stammen von den kleinsten Quadraten und verhindern, dass [mm] (J(x_n)) [/mm] verkleinert das Minimum [mm] \gamma_J. [/mm] Sie heben sich bei der Betrachtung des Optimierungsproblems Ax=b allerdings weg.
 Warum? Ich stehe hier irgendwie auf dem Schlauch.
 Wäre toll, wenn ihr mir helfen könntet.
 Danke!
 
 
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     |  | Status: | (Mitteilung) Reaktion unnötig   |   | Datum: | 09:32 Di 03.05.2011 |   | Autor: | Joo325 | 
 Ich habe noch etwas vergessen zu erklären bei meiner Frage:
 J(y) = [mm] \bruch{1}{2} \parallel \wurzel{A} [/mm] y - d [mm] \parallel^2 [/mm] - [mm] \parallel [/mm] d [mm] \parallel [/mm] ^2
 also liegt hier ein Regularisierungsschema vor.
 Nur wieso die zusätzlichen Nullstellen nachher wieder wegfallen ist mir immer noch ein Rätsel.
 
 
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     |  | Status: | (Mitteilung) Reaktion unnötig   |   | Datum: | 13:20 Di 10.05.2011 |   | Autor: | matux | 
 $MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
 
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