Discussion :

[Arelov]

Bonjour,
Je suis étudiant et je fais un peut de c++ et je souhaite coder une regression polynomiale y = ax² + bx + c à partir des points de données Xi et Yi avec des incertitudes de mesures sur les Yi
j'ai écrit quelque chose dans ce gout là pour trouver a b et c :

Code :

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long double *least_square_fitting(int NB_DATA, long double* x, long double* y, long double* Erreur ){
 
long double M=0, N=0, P=0, Q=0, R=0, S=0;                  //coefficients du système linéaire
long double det_inv=0;                                       //inverse du déterminant
long double a=0, b=0, c=0;                                 //coefficients du polynome
long double x_square = 0;
long double  x_cube = 0;
 
long double *coeff = new long double [3];
 
c = y[0];
 
for(int i=0 ; i<NB_DATA ; ++i ){
	x_square = (x[i]*x[i]);
	x_cube   = (x[i]*x[i]*x[i]);
	M += x_square*x_square;
	N += x_cube ;
	P += x_square * (c-y[i]) ;
	Q += x_cube ;
	R += x_square ;
	S += x[i] * (c-y[i]);
	}
 
//résolution du système
det_inv = 1 / (M*R - N*Q);
a = det_inv * ( N*S - R*P );
b = det_inv * ( Q*P - M*S );
 
coeff[0]=c;
coeff[1]=b;
coeff[2]=a;
 
  return coeff;
}

Mais ce code ne prend pas en compte les erreur sur yi.
Une idée sur la façon de procéder?

[bacelar]

Vieux style, avec des pointeurs nus dans tous les sens, aucune gestion des erreurs d'arrondi sur les variables à virgule flottantes, le plus simple, c'est de prendre une librairie faite pour, non ?
http://lmgtfy.com/?q=c%2B%2B+library...on+uncertainty

[Invité]

Vieux style, avec des pointeurs nus dans tous les sens, aucune gestion des erreurs d'arrondi sur les variables à virgule flottantes, le plus simple, c'est de prendre une librairie faite pour, non ?
http://lmgtfy.com/?q=c%2B%2B+library...on+uncertainty

Mouais enfin choisir une lib de calcul numérique n'est pas complètement trivial non plus.
Je ne les connais pas toutes mais en voici quelques unes classiques :
https://eigen.tuxfamily.org/dox/grou...stSquares.html
http://ceres-solver.org/nnls_tutoria...#curve-fitting
http://dlib.net/optimization.html#solve_least_squares
https://mlpack.org/doc/mlpack-git/do...n.html#details

[Arelov]

Pour être tout à fait honnête, je n'ai pas compris grand chose, je débute encore en c++, désoler.

En fait j'ai des points de mesure en x et y avec des incertitudes sur les mesures de y .
Mon but est de trouver un algo qui fait un fit polynomial (de préférence ou autre) qui prend en compte les incertitudes dans son calcul.
Est-ce que ça existe déjà dans une librairie du coup? il existe des codes types?

[bacelar]

Ce n'est pas lié au C++, mais à l'utilisation (non maitrisé) des types à virgules flottantes (double, float, etc...) et à la gestion des arrondis des CPU.
Le plus simple, c'est d'utiliser des librairies faites pour.