41.3: Sistemas sobredeterminados

import numpy as np
import sympy as sym

Cuando tenemos más ecuaciones que incógnitas, tenemos el sistema sobredeterminado\(Ax=b\). En esta asignación, asumimos que la matriz\(A\) tiene rango de columna completo. Por lo tanto, el sistema puede no ser factible, es decir, no podemos encontrar\(x\) tal que\(Ax=b\). Entonces queremos encontrar el\(x\) para minimizar\(\|Ax-b\|^2\), que es el problema de mínimos cuadrados. Mencionamos en asignaciones anteriores que podemos resolver este problema de mínimos cuadrados encontrando el inverso izquierdo de la matriz\(A\). Eso es\(x=(A^\top A)^{-1}A^\top b\).

En esta tarea, mostramos que podemos resolverlo por QR decomposion.

Considere el siguiente sistema de ecuaciones:

\[\begin{split}\begin{bmatrix}5&-2&2 \\ 4 & -3 &4 \\ 4& -6 &7 \\ 6 & 3 & -3\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}1\\2\\3\\-1\end{bmatrix}\end{split} \nonumber \]

Hacer esto

Resolvemos el problema de mínimos cuadrados en los siguientes pasos

• Encuentra la descomposición QR de la matriz\(A\) tal que\(R\) sea una matriz cuadrada superior triangular. (\(Q\)ya no es una matriz cuadrada)
• Usa la función back_subst que definimos antes para resolver\(Rx=Q^{\top}b\)

A = np.matrix([[5, -2, 2], [4, -3, 4], [4,-6,7], [6,3,-3]])
b = np.matrix([[1],[2],[3],[-1]])
display(sym.Matrix(A))
display(sym.Matrix(b))

## Your code starts ##
x =  
## Your code ends ##
print(type(x))   # x is a column vector in the np.matrix type
print(x)

No podemos usar el np.linalg.solve porque la matriz no\(A\) es una matriz cuadrada (puedes probar si no lo crees). Sin embargo, podemos usar la función np.linalg.lstsq para encontrar la solución de mínimos cuadrados para minimizar\(\|Ax-b\|^2\). La siguiente celda compara el resultado de lstsq y nuestro resultado de la descomposición QR. (Si todo es correcto, esperarás un resultado True.)

np.allclose(x, np.linalg.lstsq(A,b)[0])

Hacer esto

Explique por qué podemos usar la descomposición QR para resolver el problema de mínimos cuadrados.