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mrdivide - least square - Ausgleichsproblem |
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| caegger |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 19.01.2012, 12:31
Titel: mrdivide - least square - Ausgleichsproblem
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Hallo,
ich möchte folgendes Ausgleichsproblem lösen
B (Lösungsvektor)= [1 ; 2; 3; 4; 5; 6]
A (Koeffizientenvektor) = [1 , -1]
x = [? ?] Vektor mit unbekannten
B=A * x
ich hatte gehofft, das mir MATLAB über x=B\x mittels "least square" eine Lösung bietet. Leider bekomme ich immer den Fehler
"matrix dimensions must agree".
Weiß jemand wie dieses Ausgleichsproblem gelöst werden kann?
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 19.01.2012, 12:57
Titel:
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Hallo,
Bei A*x = B sollte schon die Anzahl von Zeilen in A mit der Anzahl von Zeilen in B übereinstimmen. Deine Aufgabenstellung sieht für mich nicht sinnvoll aus.
Zudem: hinter \ steht mldivide, mrdivide wäre /
Grüße,
Harald
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| caegger |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Beiträge: 4
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Verfasst am: 19.01.2012, 13:18
Titel:
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Hallo,
genau das ist aber ja meine Anforderung. Vielleicht habe ich mich nicht detailliert genug ausgedrückt. Die einzelnen Elemente des Vektors B, definieren das Gleichungssystem
B(1) = A *x
B(2) = A *x
...
sind die ungenauen Lösungen. Ich möchte über
"Summe((Ax-b(1))^2+(Ax-b(2))^2+) > min" den Vektor mit den besten Unbekannten finden?
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| Harald |
Forum-Meister
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Beiträge: 24.492
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Verfasst am: 19.01.2012, 13:31
Titel:
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Hallo,
was du machen willst, ginge meines Erachtens so:
Nun sehe ich aber ein Problem: das einzige, was A*x überhaupt beeinflusst, ist ja die Differenz der x-Werte.
(3.5 0), (4.5 1), (2.5 -1) sind also alles gleich gute Lösungen. Welche willst du haben?
Grüße,
Harald
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