Least square problem
Assumiamo di rango massimo () con . Il sistema è pertanto sovradeterminato, ed in generale non esiste una soluzione . Il meglio che si può fare è minimizzare la norma del residuo:
Ciò significa trovare la soluzione nell’immagine più vicino a .
Decomponiamo il termine noto con e . Se necessariamente . Per l’ortogonalitèà tra e
è chiaro che minimizzare questa quantità significa risolvere il sistema . Si ha .
Equazioni normali
Proposizione . Dim significa che . Questo implica che , ovvero .
Con questa caratterizzazione, stiamo richiedendo che il residuo sia nel ker di ovvero:
Questo sistema definisce le cosidette equazioni normali:
dove abbiamo introdottoa la pseudo inversa di Moore-Penrose . Osservazione La matrice è invertible siccome abbiamo supposto di rango massimo.
Osservazione La pseudo inversa è un’inversa sinistra:
Risolvere usando le equazioni normali è pericoloso infatti .
Soluzione tramite fattorizzazione QR
Usiamo la Fattorizzazione QR per riscrevere le equazioni normali:
e risolvere il sistema triangolare con le matrici della fattorizzazione ridotta:
Infatti le prime colonne di sono una base ortonormale di , mentre le restanti del suo ortononale. Dunque:
Partendo invece dalla norma del residuo
siccome è unitaria non cambia la norma . Se decomponiamo ottiemo:
quindi se calcoliamo la fattorizzazione completa sappiamo anche calcolare direttamente.