拟合函数 e. ■如何刻画数据点和逼近函数之间的靠近程度？ ■ 给定一组观察或测量得到的一组离散数据序列{(x,y,) ,选定函数空间Φ，构造函数p(x)EΦ，使得函数p(x) 最优的靠近离散数据序孙，y)，即向量 =(p(x),p(x),,p(xm)'与Y=(%,乃2，ynY的误差或距离 最小 ■如何定义向量之间的距离：向量范数 RIg-Y=∑o(x)-y 最小平均逼近 R0-y-2m()-f) 最小平方逼近 R =le-Y lle=max (1o,(x)-y, 最小一致逼近 4¡ 如何刻画数据点和逼近函数之间的靠近程度？ ¡ 给定一组观察或测量得到的一组离散数据序列 ，选定函数空间 ，构造函数 ，使得函数 最优的靠近离散数据序列 ，即向量 与 的误差或距离 最小 ¡ 如何定义向量之间的距离：向量范数 4   1 ( , ) m i i i x y   (x) (x)   1 ( , ) m i i i x y    1 2 ( ), ( ), , ( ) T Q m   x  x   x 1 2 ( , , , ) T Y m  y y  y 1 1 1 || || ( ) m i i i R Q Y  x y       1/2 2 2 2 1 || || ( ) m i i i R Q Y  x y               1 || || max | ( ) | i i i m R Q Y  x y         最小平均逼近 最小平方逼近 最小一致逼近