区间数据拟合的突破 I. Hausdorff距离的作用
数据分析、统计与概率
2009-03-03 v1 计算物理
摘要
这是描述在区间不确定性下拟合实验数据过程的两篇论文中的第一篇。在此，我提出了一种方法论，该方法从一开始就被设计为一种面向区间的工具，旨在在很大程度上取代著名的最小二乘法（LSQ）和其他一些不太流行的方法。与其经典对应物相反，所提出的方法不需要任何缺乏充分依据的先验假设，例如实验不确定性的微小性或它们的正态（高斯）分布。利用区间方法，我们能够严格且可靠地拟合不仅简单的函数依赖关系（当两个变量都不确定时无需额外努力），而且还能拟合本构方程以隐式而非显式函数形式存在的情况。区间方法成功的关键词和秘诀在于Hausdorff距离。
关键词
引用
@article{arxiv.0903.0188,
title = {Breakthrough in Interval Data Fitting I. The Role of Hausdorff Distance},
author = {Marek W. Gutowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:0903.0188},
year = {2009}
}
备注
No figures, submitted to XII Conference on Evolutionary Algorithms and Global Optimization (XII KAEiOG), to be held on June 1-3 in Zawoja (Poland)