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) |
Подбор параметров нелинейной зависимости. Вычисление индекса корреляции
2.1. Полные полиномы. Пусть необходимо определить параметры функции: Y = a 0 + a 1 x + a 2 x 2. Это многочлен второй степени. Составим функцию (1):
Исходя из того, что эта функция должна быть наименьшей, получим:
Решив систему (5), найдем значение параметров a o, a 1, a 2. Для определения параметров многочлена третьей степени Y = a o + a 1 x + a 2 x 2 + a 3 x 3. Составим функцию (1):
Аналогично можно найти параметры многочлена k -й степени: Y = a 0 + a 1 x + a 1 x 2 +... + ak xk
Коэффициенты полного полинома любой степени можно подобрать c помощью функций: regress(x,y,k) – возвращает вектор коэффициентов полинома k-й степени, подобранного методом наименьших квадратов по экспериментальным точкам; здесь x – массив абсцисс (должен быть упорядочен по возрастанию), y – массив ординат экспериментальных точек. interp(s,x,y,t) – вычисляет значения полинома в точке t; x – массив абсцисс, y – ординат экспериментальных точек, s – массив коэффициентов, найденный с помощью функции regress (первые три элемента этого массива - специальные значения, используемые функцией interp, последующие элементы - коэффициентами подобранного полинома). ЗАДАЧА 2. Для заданных экспериментальных данных построить аппроксимирующие зависимости:
Решение. 1. Ввод экспериментальных данных.
2. Вычисление коэффициентов полинома второй степени:
3. Определение функции и построение графика:
4. Вычисление коэффициентов полинома третьей степени:
5. Вычисление значений полинома в заданных точках (определение теоретических значений)
6. Построение графика:
7. Построение двух графиков в одной графической области:
2.2. Подбор параметров любой нелинейной функции. Для подбора параметров функции вида:
где linfit (x,y,F). где x – массив абсцисс, y – массив ординат экспериментальных точек, F– вектор, содержащий функции Функция linfit возвращает вектор коэффициентов K. ЗАДАЧА 3. Известна табличная зависимость z от t. Аппроксимировать эту зависимость методом наименьших квадратов с помощью функций
1. Ввод исходных данных:
2. Определение
3. Вычисление коэффициентов ki:
4. Определение теоретических значений:
5. Построение графика
2.3. Подбор параметров функции y = axbecx Прологарифмируем выражение Y = axbecx: ln (y)= ln (a) + b ln (x) + cx ln (e) и сделаем замену Y = ln(y), A = ln(a): Y = A + b ln (x) + cx. Например, аппроксимация этой функцией экспериментальных данных из задачи 3 будет иметь вид:
2.4. Криволинейная корреляция Коэффициент корреляции r применяется только в тех случаях, когда между данными существует прямолинейная связь. Если же связь криволинейная, то пользуются индексом корреляции, который рассчитывается по формуле:
где y – экспериментальные значения, Y – теоретические значения, My – среднее значение y.
Индекс корреляции по своему абсолютному значению колеблется в пределах от 0 до 1. При функциональной зависимости индекс корреляции равен 1. При отсутствии связи R = 0. Если коэффициент корреляции r является мерой тесноты связи только для линейной формы связи, то индекс корреляции R – и для линейной, и для криволинейной. При прямолинейной связи коэффициент корреляции по своей абсолютной величине равен индексу корреляции: ЗАДАЧА 4. Вычислить индекс корреляции для данных из задачи 3. z – экспериментальное значение функциии; Z(t) – теоретическое значение функциии;
2.5. Вычисление суммарной ошибки Суммарная ошибка это сумма квадратов отклонений измеренных значений y i от расчетных Yi. Вычисляется по формуле:
ЗАДАЧА 5. Вычислить суммарные ошибки для функций, вычисленных в задаче 2.
1. Суммарная ошибка для полинома второй степени:
2. Суммарная ошибка для полинома третьей степени:
Дата добавления: 2015-05-26; Просмотров: 1187; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |