КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Аппроксимация функцией произвольного вида
Аппроксимация линейной комбинацией функций Mathcad предоставляет пользователям встроенную функцию linfit для аппроксимации данных по методу наименьших квадратов линейной комбинацией произвольных функций. Функция linfit имеет три аргумента: · вектор x – x –координаты заданных точек, · вектор y – y –координаты заданных точек, · функция F – содержит набор функций, который будет использоваться для построения линейной комбинации. Задаем функцию F (аппроксимирующая функция ищется в виде
Определяем аппроксимирующую функцию: Вычисляем дисперсию:
Теперь построим аппроксимирующую функцию дробно–рационального типа · x, y – векторы, содержащие координаты заданных точек, · F – функция, задающая искомую функциональную n –параметрическую зависимость и частные производные этой зависимости по параметрам. · v – вектор, задающий начальные приближения для поиска параметров.
Поскольку нулевой элемент функции F содержит искомую функцию, определяем функцию следующим образом: Вычисляем среднее квадратичное отклонение
Функция genfit имеется не во всех реализациях Mathcad 'а. Возможно, однако, решить задачу, проведя линеаризацию. Заданная функциональная зависимость может быть линеаризована введением переменных Определим матрицы коэффициентов нормальной системы (см. книгу [8] из списка литературы)
Находим коэффициенты функции, решая систему матричным методом,
Определяем функцию: Вычислим стандартное отклонение
Обратите внимание! Мы получили другие коэффициенты! Вспомните, задача на нахождение минимума нелинейной функции, особенно нескольких переменных, может иметь несколько решений. Стандартное отклонение больше, чем в случае аппроксимации полиномами, поэтому следует остановить свой выбор на аппроксимации полиномом. Представим результаты аппроксимации на графиках
В тех случаях, когда функциональная зависимость оказывается достаточно сложной, может оказаться, что самый простой способ нахождения коэффициентов – минимизация функционала Ф "в лоб".
Глава 4. Вычисление определенных интегралов
Дата добавления: 2014-12-27; Просмотров: 1002; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |