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.