Curve Fitting, Approximation   곡선 적합, 근사

(2017-05-11)

함수 근사, 다항식 근사, 선형 근사

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 > 곡선적합 1. 곡선적합(Curve Fitting)
2. 보간법
3. 다항식 보간법
4. 선형 보간법
5. 스플라인 보간법
6. 최소자승법
7. 회귀분석

     
1. 곡선 적합(Curve Fitting) 또는 Approximation(근사)

  ㅇ (유형 1)  데이터들을 어떤 적합한 곡선으로 맞추는 것
     - 이산적인 값 사이에 있는 점들을 근사화하는 추정 곡선(함수)을 얻는 것
     - 주로, 적합(Fitting)이라고 칭함

  ㅇ (유형 2)  복잡한 함수를 간단한 함수로 근사화하는 것
     - 주어진 함수다항식,삼각함수 등으로 근사화 
     - 주로, 함수 근사(Function Approximation),다항식 근사(Polynomial Approximation) 등
       으로 칭함
        . 한편, 미분 이론의 목적 중 하나가 곡선과 가장 가까운 근사 다항식 구하기 등 임

  ※ 근사의 例)
     - f(x) = a x + b 형태의 1차 함수로 근사    : 선형 근사/직선 근사(Linear Approximation)
     - 잔차의 제곱의 합을 최소화시키는 근사     : 최소자승 근사법(LSA)
     - 급수의 각 항 계수들을 그 함수도함수와 관련시킨 근사 : 테일러 근사
     - 신호정현파적 신호선형결합으로 표현 : 푸리에 표현에 의한 근사

  ㅇ (유형 3 : 근사화에 대한 다른 관점)
     - (벡터 관점)  ☞ 벡터 투영(벡터 근사) 참조
     - (통계 관점)  ☞ 통계적 추정 참조


2. 곡선 적합(Curve Fitting) 방법 구분회귀분석 (Regression Analysis)
     - 각 점들을 정확히 통과하지는 않지만 데이터의 경향을 나타낼 수 있는 하나의
       곡선을 찾아내는 것
        . 데이터들이 상당한 크기의 오차를 포함하거나 산재되어 있는 경우에 데이터들의
          일반적인 경향을 찾아내는 것
        . 점들로 이루어진 집단의 경향을 따르도록하는 곡선을 유도함

  ㅇ 보간법 (Interpolation)
     - 기지의 두 점 사이를 지나는 함수를 구해, 임의 점의 함수값을 추정하는 방법
        . 주변의 이미 알려진 값들로부터 미지값을 보간 함수(보간 다항식)를 이용하여 추정


[ 곡선적합 ]1. 곡선적합(Curve Fitting)  2. 보간법  3. 다항식 보간법  4. 선형 보간법  5. 스플라인 보간법  6. 최소자승법  7. 회귀분석  

 
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