多元非线性回归函数近似逼近的Thiele型插值方法

非线性回归问题中多元非线性回归问题也是值得研究的课题。本文利用二元Thiele型有理插值函数方法逼近一类多元非线性函数可实现回归函数的近似，并通过实例说明该方法的有效性。     

基于连分式插值理论的非线性回归问题

变量之间的关系不是线性相关关系时,不可以用线性回归方程描述它们之间的相关关系,需要进行非线性回归分析.然而非线性回归方程一般很难求,因此,把非线性回归化为线性回归应该说是解决问题的好方法.利用连分式插值函数方法逼近非线性函数可实现回归函数的拟合,通过实例说明该方法的有效性,比传统的最小二乘法效果更好.     

矩形网格上的有理插值公式

有理插值是非线性逼近的一种重要方法,由于它的复杂性,所以至今还未见到类似于多项式那样的插值公式.大部分研究是基于连分式给出构造有理插值函数的方法.对于给定的节点,有理插值问题是否有解取决于给定函数值.为了保证算法的可行性,在连分式方法的基础上给出了多种构造有理插值函数的改进方法,但构造出的有理插值函数次数较高,计算量较大.文中针对矩形网点从二元多项式Lagrange插值基函数出发,给出二元有理插值公式.该公式具有多项式插值公式类似的性质.公式简单,计算量较小,且所构造的有理插值函数次数较低.还可以通过引入参数,降低有理插值函数的次数,便于实际应用.     

非线性回归的一种算法

非线性回归一般有可化为线性回归与纯非线性回归２种情况。传统的解决方法是最小二乘法及Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ迭代法。文章用有理插值函数去逼近非线性函数便可得到一近似的回归函数,计算结果表明,该方法拟合的平均绝对误差及均方差比传统方法效果好。     

矩形网格上的有理插值公式

有理插值是非线性逼近的一种重要方法,由于它的复杂性,所以至今还未见到类似于多项式那样的插值公式．大部分研究是基于连分式给出构造有理插值函数的方法．对于给定的节点,有理插值问题是否有解取决于给定函数值．为了保证算法的可行性,在连分式方法的基础上给出了多种构造有理插值函数的改进方法,但构造出的有理插值函数次数较高,计算量较大．文中针对矩形网点从二元多项式Lagrange插值基函数出发,给出二元有理插值公式．该公式具有多项式插值公式类似的性质．公式简单,计算量较小,且所构造的有理插值函数次数较低。还可以通过引入参数,降低有理插值函数的次数,便于实际应用．     

二元有理插值公式

降低有理插值函数的次数和解决有理函数的存在性是函数逼近的一个重要问题。文章利用牛顿插值的承袭性性质和分段组合方法,构造出一种二元有理插值算法并推广到向量值有理插值,既解决了有理插值的存在性问题,又降低了有理插值函数的次数。相比于其他方法,算法的可行性是无条件的,有理插值函数次数较低,算法具有承袭性,计算量低,便于实际应用。     

基于Pade逼近的广义Lagrange混合有理插值

Lagrange插值建立在Lagrange插值基函数的基础之上,是一种便于理论分析的多项式插值。将传统的Lagrange插值方法和Pade逼近相结合,构造一种新的混合有理插值。对于每个插值节点处给定的形式幂级数,先在每个插值节点处求得其Pade逼近,然后用Lagrange插值基函数对它们进行加权组合,从而得到一种新的混合有理插值——广义Lagrange混合有理插值。新的混合有理插值方法通过选择每个插值节点处的Pade逼近,可以获得不同的混合有理插值,且包含传统的Lagrange插值作为特例。为了得到更精确的插值,进一步研究了基于Pade型逼近和基于扰动Pade逼近的混合有理插值。给出的数值例子表明了新方法的有效性。     

有理逼近及其在数值优化中的应用

文章利用倒差商研究了数值有理逼近的理论和方法，证明了有理插值函数的唯一性，并应用该方法求解数值优化问题，建立了直线搜索的计算方案。计算结果表明，用有理插值方法求解数值优化问题是速度快、精度高的算法     

一类保正的有理三次插值样条

利用分段有理三次插值样条解决了正数据的保形问题.该插值样条函数形式固定唯一,插值曲线整体上达到了C1连续.实例表明该方法实现了曲线保正,此外还给出了该样条的逼近性质分析.     

基于上三角域上的形状控制重心混合有理插值

重心有理插值与Thiele型连分式插值相比,具有数值稳定性好、计算量小、有任意高的逼近阶等优点.同时,通过选择适当的权可以使得重心有理插值无极点、无不可达点.基于上三角域上的重心——牛顿二元混合有理插值,以Lebesgue常数最小为目标函数、偏导数的符号为约束条件建立了优化模型,求得最优插值权.此方法不仅可以插值未知函数而且可以有效对形状作局部控制.数值实例表明了新方法的效果.