【20220825】【数学基础】用最小二乘法求解超定方程组

     （本文PDF版，关注公众号–回复 “002” 自取哦~）

一、定义及背景

1.1 定义

    超定方程组： 方程个数大于未知量个数的方程组，不存在解析解，寻求最小二乘解；

    恰定方程组： 方程个数等于未知量个数的方程组，存在唯一解析解；

    欠定方程组： 方程个数小于未知量个数的方程组，存在无穷多解，寻求一个基本解。

    要注意的是，定义中说的 “方程个数” 必须基于方程组中任意两个方程不等价的大前提，即不能存在类似于 $x+y=1$ 和 $2x+2y=2$ 的两个方程。也就是说，如果将方程组写成向量形式 $AX=b$，要保证该方程组的系数矩阵 $A$ 列满秩。

    可以从行列式的角度理解上述几种方程组的定义，若方程组的系数矩阵 $A$ 是 $n\times m$ 的矩阵，且 $A$ 列满秩，那么对于恰定方程组有 $n=m$；对于超定方程组有 $n>m$；对于欠定方程组有 $n<m$。其中 $n$ 为方程组个数，$m$ 为未知量个数。

1.2 问题背景

    给定一个点集合，要求对该集合进行曲线拟合，但一般情况下，很难保证拟合到的结果曲线可以同时经过集合的所有点。也就是说，给定的条件（即该点集合）过于严格，导致解析解（即保证所有点都经过的曲线）不存在。对于这种无法完全满足给定条件的情况下，通常使用最小二乘法求解一个最接近的解。

    曲线拟合是最小二乘法要解决的问题，本文的超定方程实际上也是 最小二乘法 要解决的问题。

二、最小二乘法

2.1 定义

    最小二乘法（LS, Least Square）又称最小平方法，是一种数学中的优化方法，它试图找到一组估计值，使得实际值和估计值尽可能地相似，其相似性是用误差的平方和来评价的。也就是说，最小二乘法的本质是计算最优解，使得估计值和实际值误差的平方和最小。

    若存在一组观测数据 $(x_i,y_i)$，通过作图观察到这组数据呈明显的线性关系，那么我们可以用如下关系式对这组观测数据进行拟合：
$$f(x)=kx+b$$
    上述线性方程就是基于该组观测数据建立的数学模型，进一步要解决的问题是求解方程参数 $k,b$ 。基于 “误差的平方和最小” 的准则，求解一组参数使得如下的目标函数最小，即可以求得方程的最小二乘解：
$$L=\sum _{i=1}^N(y_i-f(x_i){)}^2$$

    对于以上目标函数的求解，理论上可以用导数法、几何法，工程上可以用梯度下降法。本文将在下章节以线性回归为例，使用矩阵法对最小二乘解进行公式推导。

2.2 矩阵解法推导

    线性回归的因变量是自变量的线性组合，其定义式可以表示为：
$$h(x_1,x_2,...,x_n)={\theta }_0+{\theta }_1{x}_1+...+{\theta }_{n-1}{x}_{n-1}$$
其中，$\theta$ 为参数，$x_i(i=0,1,...n-1)$ 为自变量，$h$ 为因变量。

    假设有 $m$ 个观测样本（即方程个数），每个样本有 $n$ 维特征（即未知量个数），将所有观测样本带入线性回归方程则有：
$$\{\begin{array}{l}{y}_1={\theta }_0+{\theta }_1{x}_{1,1}+{\theta }_2{x}_{1,2}+...+{\theta }_{n-1}{x}_{1,n-1}\\ y_2={\theta }_0+{\theta }_1{x}_{2,1}+{\theta }_2{x}_{2,2}+...+{\theta }_{n-1}{x}_{2,n-1}\\ ...\\ y_m={\theta }_0+{\theta }_1{x}_{m,1}+{\theta }_2{x}_{m,2}+...+{\theta }_{n-1}{x}_{m,n-1}\end{array}$$
    若 $m>n$，则上述线性回归方程就是超定线性方程组，该方程组没有精确解，只能求解其最小二乘解。对该线性回归问题进行建模，可用矩阵法表示为：
$$\mathbf{H}=\mathbf{X}\mathbf{\theta }$$
其中，$\mathbf{X}$ 为自变量构成的矩阵，它是 $m\times n$ 的矩阵；$\mathbf{\theta }$ 为要求解的模型参数，它是 $n\times 1$ 的列向量；$\mathbf{H}$ 为给定自变量矩阵后的的理论估计向量，它是 $m\times 1$ 的列向量。

    假设 $\mathbf{Y}$ 为观测向量，它也是 $m\times 1$ 的列向量，由于 $\mathbf{X}$ 和 $\mathbf{Y}$ 都是已知的，未知的模型参数是 $\mathbf{\theta }$，则目标函数的矩阵形式可以表示为：
$$J(\theta )=||\mathbf{H}-\mathbf{Y}|{|}^2=||\mathbf{X}\mathbf{\theta }-\mathbf{Y}|{|}^2=(\mathbf{X}\mathbf{\theta }-\mathbf{Y}{)}^T(\mathbf{X}\mathbf{\theta }-\mathbf{Y})$$
    该目标函数取得最小值就是导数为 0 的地方，即：
$$\mathbf{\theta }=\arg \underset{\mathbf{\theta }}{\min }\frac{\partial J(\mathbf{\theta })}{\partial \mathbf{\theta }}$$
（本文不做详细推导，直接利用矩阵微积分中矩阵求导的知识）可得：
$$\frac{\partial J(\mathbf{\theta })}{\partial \mathbf{\theta }}=2{\mathbf{X}}^T\mathbf{X}\mathbf{\theta }-2{\mathbf{X}}^T\mathbf{Y}=0$$
即：
$${\mathbf{X}}^T\mathbf{X}\mathbf{\theta }={\mathbf{X}}^T\mathbf{Y}$$
若 $${\mathbf{X}}^T\mathbf{X}$$ 可逆，则 $\mathbf{\theta }$ 的最小二乘解为：
$$\mathbf{\theta }=({\mathbf{X}}^T\mathbf{X}{)}^{-1}{\mathbf{X}}^T\mathbf{Y}$$
    注意：线性回归比较简单，可以直接推导出解析解，而且许多非线性的问题也可以转化为线性问题求解，因此线性回归得到了广泛的应用。许多人认为最小二乘法就是指线性回归，但其实线性回归是一种模型，最小二乘法是一种可以用来解决线性回归问题的方法、思想，最小二乘法可以拟合任意函数，线性回归只是其中一种较简单和常用的函数，所以最小二乘法大多以线性回归为例进行讲解。

    可以这样快速记忆：最小二乘解就是在等式 $\mathbf{Y}=\mathbf{X}\mathbf{\theta }$ 两边都左乘 ${\mathbf{X}}^T$。

三、Matlab实现

3.1 Matlab命令

    Matlab 中有三种方法求解超定方程组：

        ① 伪逆法求解：X=pinv(A)×b；

        ② 左除法求解：X=A\b；

        ③ 最小二乘法求解：X=lsqnonneg(A, b)。

3.2 实例

    求解以下超定方程组的最小二乘解：
$$\{\begin{array}{l}2x_1+4x_2=11\\ 3x_1-5x_2=3\\ x_1+2x_2=6\\ 2x_1+x_2=7\end{array}$$
将超定方程组写成矩阵形式：
$$\left[\begin{array}{cc}2& 4\\ 3& -5\\ 1& 2\\ 2& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}11\\ 3\\ 6\\ 7\end{array}\right]$$
对系数矩阵、自变量向量、因变量向量分别做如下定义：
$$\mathbf{A}=\left[\begin{array}{cc}2& 4\\ 3& -5\\ 1& 2\\ 2& 1\end{array}\right]\mathbf{X}=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]\mathbf{b}=\left[\begin{array}{c}11\\ 3\\ 6\\ 7\end{array}\right]$$
则有：
$$\mathbf{A}\mathbf{X}=\mathbf{b}$$

3.2.1 理论求解

    最小二乘解满足如下等式：
$${\mathbf{A}}^T\mathbf{A}\mathbf{X}={\mathbf{A}}^T\mathbf{b}$$
    若 ${\mathbf{A}}^T\mathbf{A}$ 可逆，则 $\mathbf{X}$ 的最小二乘解为：
$$\mathbf{X}=({\mathbf{A}}^T\mathbf{A}{)}^{-1}{\mathbf{A}}^T\mathbf{b}$$
则有：
$$\left[\begin{array}{cccc}2& 3& 1& 2\\ 4& -5& 2& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}2& 4\\ 3& -5\\ 1& 2\\ 2& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}2& 3& 1& 2\\ 4& -5& 2& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}11\\ 3\\ 6\\ 7\end{array}\right]$$
则：
$$\{\begin{array}{l}{x}_1=3.0403\\ x_2=1.2418\end{array}$$

3.2.2 Matlab求解

%% Matlab求解超定方程组
clear; clc; close all; warning off;

A = [2, 4; 3, -5; 1, 2; 2, 1];
b = [11; 3; 6; 7];

%% 求最小二乘解
X_1 = pinv(A) * b;  % 伪逆法
X_2 = A \ b;  % 左除法
X_3 = lsqnonneg(A, b);  % 最小二乘法