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Moindres carrés, existances..


maths supMoindres carrés, existances..

#msg2941472 Posté le 20-03-10 à 15:46
Posté par ProfilFloghi Floghi

Bonjour a tous,

j'ai un peu de mal a étudier l'existence de solutions lors d'une relaxation linéaire,
pour rappel: on a un nuage de points, des couples (xi,yi),

la relaxation lineaire tq y^2 = ax^2 + b,  ou a b sont solutions.

J'obtiens en derivant a partir de la sommation(ax^2 - y^2 + b)^2
un systeme d'equation avec un determinant qui ressemble a ca:
les sommations vont de 1 a n

sommation(xi^4) * N - sommation(xi^2) * sommation(xi^2)

je dois trouver quand le systeme risque d'etre impossible, donc quand est ce que son determinant egale 0.

Et la j'essaye de distingué deux cas, soit les xi sont distincts, soit ils sont tous egaux.

Si le xi sont egaux: on obtient N * N * x^4  -  N * N * x^4 = 0  donc on a en bien un systeme impossible..
sauf erreur de ma part.

Mais je ne sais pas aborder le cas ou les xi sont distincts..


Merci d'avance
re : Moindres carrés, existances..#msg2941811 Posté le 20-03-10 à 17:28
Posté par ProfilJJa JJa

salut,

méfie-toi, le nombre n de points intervient dans la réponse (en fait, le nombre de points distincts)
Pour des généralités voir par exemple le paragraphe 1 de l'article "Régressions coniques, quadriques, circulaires, sphériques" et le paragraphe 3 pour les cas de régressions linéaires proprement dites. Par le lien :
http://www.scribd.com/people/documents/10794575-jjacquelin
re : Moindres carrés, existances..#msg2941819 Posté le 20-03-10 à 17:30
Posté par ProfilPierre_D Pierre_D

Bonjour Floghi,

Si la fonction de perte (somme de carrés des écarts) est bien celle que tu dis, \sum_i(ax_i^2+b-y_i^2)^2, il s'agit rigoureusement de la régression linéaire de Y\ (=y^2) sur X\ (=x^2) .
re#msg2942398 Posté le 20-03-10 à 22:15
Posté par ProfilFloghi Floghi

Il s'agit bien de cette fonction de perte,

mais malgres les liens que vous m'avez donné, ca ne m'aide pas a trouver pour quelle configuration de
points le systeme n'aurait pas de solution si les xi etait distincts..

Soit si les xi sont distincs on aura tjs une solution..
mais comment prouver que

sommation(xi^4) * N - sommation(xi^2) * sommation(xi^2)

est tjs different de zero.. ou egal zero dans certains cas..
Moindres carrés, ...#msg2942620 Posté le 21-03-10 à 09:48
Posté par Profilpierrecarre pierrecarre

Bonjour !

Je n'ai lu que le dernier courrier.
S'agit-il bien de démontrer que, pour des x_i distincts,
n\,\sum\limits_{i=1}^nx_i^4\;\neq\;\left(\sum\limits_{i=1}^nx_i^2\right)^2 ?

Cordialement,

r2.
re#msg2942831 Posté le 21-03-10 à 11:28
Posté par ProfilFloghi Floghi

Exactement,

j'ai déja trouvé que pour des xi egaux, ce n'est jamais different.
Maintenant pour des xi quelquonques je bloque..
Moindres carrés, ...#msg2942890 Posté le 21-03-10 à 11:46
Posté par Profilpierrecarre pierrecarre

(Re)Bonjour !

En posant

a_i=x_i^2,

cela revient à démontrer que, pour que des a_i positifs distincts,

n\,\sum\limits_{i=1}^n a_i^2\;\neq\;\left(\sum\limits_{i=1}^n a_i\right)^2.

Or, l'inégalité entre les moyennes arithmétique et quadratique donne

\frac{\sum\limits_{i=1}^n a_i}n\leq\sqrt{\frac{\sum\limits_{i=1}^n a_i^2}n},

l'égalité n'ayant lieu que si tous les a_i sont égaux.

En élevant les deux membres (positifs) au carré, on obtient ce qu'on cherche (et même plus puisqu'on trouve une inégalité).

Cordialement,

r2.
re#msg2943003 Posté le 21-03-10 à 12:22
Posté par ProfilFloghi Floghi

Merci bcp,
c'est exactement le lien que je n'arrivais pas a trouver

bien a vous, bonne fin de journée
re#msg2946071 Posté le 22-03-10 à 20:14
Posté par ProfilFloghi Floghi

\frac{\sum\limits_{i=1}^n a_i}n\leq\sqrt{\frac{\sum\limits_{i=1}^n a_i^2}n},


une derniere chose, est-il possible de prouver cela formellement ?
edit#msg2946074 Posté le 22-03-10 à 20:15
Posté par ProfilFloghi Floghi

edit:

ce que je voudrais prouver formellement,

moyenne arithmetique <= moyenne quadratique
Moindres carrés, ...#msg2946510 Posté le 23-03-10 à 10:56
Posté par Profilpierrecarre pierrecarre

Bonjour !

Oui, bien évidemment.

Cela peut se faire en appliquant le théorème de Jensen à la fonction f:x\mapsto x^2, convexe sur R^+.

Cordialement,

r2.
merci #msg2947211 Posté le 23-03-10 à 18:29
Posté par ProfilFloghi Floghi

merci bcp,
on en apprend des choses ici :O

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