Модификация метода наименьших квадратов решения системы линейных уравнений с использованием аппарата квантового анализа
Развитие методов регуляризации решения систем линейных уравнения (СЛАУ). Предложение модифицированного метода наименьших квадратов решения СЛАУ, в основе которого лежит использование q-дифференцирования. Выполнение задач в математическом пакете Matlab.
Подобные документы
Сущность и история разработки метода наименьших квадратов. Примеры решения уравнений в матричном виде по способу наименьших квадратов. Свойства оценок на основе метода наименьших квадратов. Парная линейная и нелинейная регрессия, методы их оценивания.
реферат, добавлен 26.04.2015Рассмотрен метод наименьших квадратов - метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных. Практическое решение задачи методом наименьших квадратов.
курсовая работа, добавлен 06.12.2023Классификация СЛАУ (систем линейных алгебраических уравнений). Метод Гаусса решения СЛАУ. Анализ СЛАУ приведённого вида и описание общего решения. Решение матричных уравнений, отыскание обратной матрицы методом Гаусса. Составление блочной матрицы.
курс лекций, добавлен 19.09.2015Приближенные методы решения систем линейных уравнений. Эффективность применения приближенных методов. Метод итераций в системе с n линейных уравнений с n неизвестными. Решение СЛАУ высокого порядка методом Ланцоша. Проблема выбора начального приближения.
реферат, добавлен 16.03.2012Сущность и содержание метода наименьших квадратов, свойства оценок на его основе. Парная линейная регрессия. Системы одновременных уравнений, направления ее исследования и порядок решения. Авторегрессионное преобразование. Применение МНК в экономике.
курсовая работа, добавлен 15.05.2013Точные, итерационные и прямые методы решения систем линейных алгебраических уравнений. Реализация решения СЛАУ с помощью Microsoft Excel. Блок-схема и описание алгоритма. Программа на языке VBA. Результаты выполнения программы с заданной точностью.
контрольная работа, добавлен 08.04.2018Характеристика метода наименьших квадратов. Краткая информация о двухшаговом и трёхшаговом методах наименьших квадратов. Парная линейная регрессия и системы одновременных уравнений. Автокорреляция остатков как важная проблема при оценивании регрессии.
контрольная работа, добавлен 09.07.2011Правила решения систем линейных алгебраических уравнений. Понятие ранга матрицы. Преобразования матрицы, в результате которых сохраняется их эквивалентность. Классический метод решения СЛАУ. Теорема об эквивалентности при элементарных преобразованиях.
контрольная работа, добавлен 16.01.2015Систематизация знаний о системах линейных уравнений. Метод Гаусса как наиболее мощный и универсальный инструмент для нахождения решения любой системы линейных уравнений. Метод удобнее применять на расширенной матрице. Пример решения уравнений.
презентация, добавлен 17.05.2023Метод наименьших квадратов - один из основных способов регрессионного анализа для оценки неизвестных величин по результатам измерений, содержащим случайные ошибки. Методика определения частных коэффициентов эластичности на основе уравнений регрессии.
контрольная работа, добавлен 11.04.2015Решение систем линейных алгебраических уравнений. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса. Основные методы решения нелинейных однородных (скалярных) уравнений. Построение интерполяционного полинома. Сущность аппроксимация методом наименьших квадратов.
учебное пособие, добавлен 24.10.2012Вероятностное обоснование МНК (метода наименьших квадратов) как наилучшей оценки. Принцип максимального правдоподобия, регрессия. Метод решения: минимизация невязки с привлечением методов матричного исчисления. Доверительные интервалы для оценок МНК.
презентация, добавлен 06.08.2015Общий вид системы линейных алгебраических уравнений. Особенности квадратной системы линейных уравнений. Описание решения систем линейных уравнений методом вращений, рассмотрение теоремы Кронекера. Произведение матрицы элементарного вращения на вектор.
контрольная работа, добавлен 12.03.2020Использование метода наименьших квадратов для отыскания приближенных зависимостей между изучаемыми экспериментальными величинами. Решение уравнений в матричном виде. Нахождение интервальных оценок неизвестных параметров и доверительного интервала.
курсовая работа, добавлен 05.05.2014Многоуровневое вейвлет-разложение вектора невязки. Расчеты в математическом пакете Matlab. Разработка итерационных методов и их модификаций. Использование вейвлет-анализа для обработки сигналов и быстрого алгоритма нахождения вейвлет-коэффициентов.
статья, добавлен 27.07.2017Матрицы и действия над ними. Система n линейных уравнений с n неизвестными. Правило Крамера. Использование метода Гаусса решения общей. Критерий совместности общей. Решение систем линейных уравнений на экзаменах в различных математических вузах.
реферат, добавлен 02.02.2022Решение систем линейных алгебраических уравнений с положительно определенными симметричными (несимметричными) плохо обусловленными матрицами модифицированным методом регуляризации. Возможность существенного улучшения решения СЛАУ с матрицами Гильберта.
статья, добавлен 29.04.2019Различные способы решения систем линейных уравнений для применения их на практике. Основные понятия матрицы и действия над ними. Метод Гаусса решения общей системы линейных уравнений. Правило Крамера, система n линейных уравнений с n неизвестными.
реферат, добавлен 06.03.2010Системы линейных уравнений, методы их решения. Метод Гаусса, метод последовательного исключения. Решение уравнений по правилу Крамера и матричный метод. Критерий совместности Кронекера-Капелли. Графический способ решения системы линейных уравнений.
курсовая работа, добавлен 27.03.2011Рассмотрение сущности метода наименьших квадратов и линейной парной регрессии. Вывод формул для нахождения коэффициентов линейной парной регрессии. Аппроксимация функций с помощью метода наименьших квадратов. Нахождение параметров линейной функции.
курсовая работа, добавлен 26.02.2020Разработка рекуррентного алгоритма, позволяющего получать сильно состоятельные оценки параметров многомерных по входу линейных динамических систем при наличии помех наблюдения во входных и выходных сигналах. Оценка эффективности предложенного метода.
статья, добавлен 31.08.2018Понятие системы линейных алгебраических уравнений с неизвестными. Основная и расширенная матрица системы. Определение совместной и несовместной системы линейных уравнений. Пример решения системы. Вычисление алгебраических дополнений. Формулы Крамера.
лекция, добавлен 26.01.2014- 23. Решение СЛАУ
Решение системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) четырьмя способами: с помощью формул Крамера; обратной матрицы; метода замещения (способом последовательных приближений) и классического метода Гаусса (последовательного исключения переменных).
задача, добавлен 15.01.2014 - 24. Алгоритм комбинированного метода решения конечноэлементных задач с нелинейностями различного типа
Описание нового итерационного алгоритма на основе метода конечных элементов, разработанного для решения контактных задач механики деформируемого твердого тела. Метод решения нелинейных систем уравнений как сходящейся последовательности линейных задач.
статья, добавлен 27.05.2018 Предложение эффективного численного метода решения линейных краевых задач для обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка. Изложение свойстве составной кинематической кривой. Рассмотрение примеров решения краевых задач линейного уравнения.
статья, добавлен 27.05.2018