Lineare Ausgleichsaufgaben
Gegeben sei das überbestimmte lineare Gleichungssystem
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(19.37) |
in Matrixschreibweise
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(19.38) |
Die Koeffizientenmatrix
,
die vom Typ
ist, habe den
Maximalrang
,
d.h., ihre Spalten sind linear unabhängig.
Da ein überbestimmtes lineares Gleichungssystem in der Regel keine Lösung hat, geht
man von (19.37) zu den sogenannten Fehlergleichungen
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(19.39) |
mit den Residuen
über und verlangt, daß die Summe der Quadrate der
Residuen minimal wird:
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(19.40) |
Die Aufgabe (19.40) wird als lineare Ausgleichsaufgabe oder
lineares Quadratmittelproblem bezeichnet.
Die notwendigen Bedingungen dafür, daß die Fehlerquadratsumme
ein relatives Minimum annimmt, lauten
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(19.41) |
und führen auf das lineare Gleichungssystem
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(19.42) |
Der Übergang von (19.38) zu (19.42) wird
als GAUSS-Transformation bezeichnet, da das System
(19.42) durch Anwendung der
GAUSSschen Fehlerquadratmethode
aus (19.38) entstanden ist.
Da für
Maximalrang vorausgesetzt wurde, ist
eine positiv definite Matrix vom Typ
,
und die sogenannten
Normalgleichungen (19.42) können mit Hilfe des
CHOLESKY-Verfahrens numerisch gelöst werden.
Bei der Lösung des Normalgleichungssystems (19.42) können
numerische Probleme auftreten, wenn die Konditionszahl
(s. Lit. 19.27) der Matrix
sehr groß ist.
Die Lösung
kann dann große relative Fehler haben.
Deshalb ist es numerisch günstiger, zur Lösung linearer Ausgleichsaufgaben
Orthogonalisierungsverfahren zu verwenden.