Численные методы

Построение аппроксимирующих полиномов второго порядка методом наименьших квадратов при всех одинаковых весовых коэффициентах. Методика определения значения среднеквадратической погрешности и квадратичного критерия близости. Общий вид формулы Эйлера.

Подобные документы

  • Выбор аппроксимирующих функций в зависимости от условия задачи и обоснование выбора. Построение графиков функций: исходной, полученных аппроксимирующих и зависимостей погрешностей. Аппроксимирование данных, определение погрешности аппроксимаций.

    курсовая работа, добавлен 29.11.2018

  • Нахождение коэффициентов логарифмической модели методом наименьших квадратов. Освоение методов логарифмической и линейной аппроксимации. Выявление значения функции в заданной точке. Анализ точности и правильности вычислений разработанных алгоритмов.

    курсовая работа, добавлен 16.05.2016

  • Пример решения задачи "Аппроксимация квадратичной функции методом наименьших квадратов" с использованием возможностей офисных приложений MS Word и MS Excel. Особенности разработки текста программы в интегрированной среде программирования Turbo Pascal 7.0.

    курсовая работа, добавлен 07.08.2013

  • Описание критерия аппроксимации и способа его минимизации. Анализ метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений. Исследование порядка определения норм аппроксимирующей функции по методике Гаусса. Результаты расчетов параметров на компьютере.

    курсовая работа, добавлен 18.10.2017

  • Информационные технологии для решения прикладных задач на примере построения аппроксимации функции методом наименьших квадратов. Теория корреляции и линеаризация экспоненциальной зависимости. Построение графиков в Excel и использование функции ЛИНЕЙН.

    курсовая работа, добавлен 24.02.2011

  • Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов средствами программы Excel. Получение числовых характеристик линейной, квадратичной и экспоненциальной зависимостей. Нахождение искомой зависимости графически и средствами Mathcad.

    курсовая работа, добавлен 26.07.2015

  • Получение линейной, квадратичной, аппроксимирующей функций для заданной функции y(x) методом наименьших квадратов для степенного базиса. Решение уравнения F2(x). Вычисление интеграла методами Симпсона, трапеций и средних прямоугольников. Примеры программ.

    курсовая работа, добавлен 17.03.2014

  • Исследования различных методов интегрирования дифференциальных уравнений по точности вычисления. Структурная схема алгоритма и листинг программы Matlab. Реализация методов Эйлера, Эйлера-Коши и Рунге-Кутта 3 порядка. Экстраполяционный метод Адамса.

    лабораторная работа, добавлен 28.04.2014

  • Поиск решения обыкновенного дифференциального уравнения модифицированным методом Эйлера-Коши (Хьюна) и системы обыкновенных уравнений методом Рунге-Кутта. Теоретическое описание используемых методов. Текст программы с соответствующими комментариями.

    курсовая работа, добавлен 02.12.2014

  • Метод наименьших квадратов при решении задач математической статистики, его достоинства и недостатки. Алгоритм расчёта начальной скорости счёта и периода полураспада. Описание пользовательского интерфейса и результатов. Листинг программного кода.

    контрольная работа, добавлен 21.05.2014

  • Характеристика метода наименьших квадратов как самого известного метода параметрической идентификации. Основные этапы схемы применения МНК. Математическая постановка задачи и алгоритм ее решения. Проверка коэффициента модели на значимость и адекватность.

    контрольная работа, добавлен 17.06.2010

  • Усовершенствованный метод Эйлера. Решение дифференциального уравнения первого порядка. Точность метода Эйлера. Проверка устойчивости решения. Интервал исчисления и шаг операций. Программы на языке Turbo Pascal для решения дифференциальных уравнений.

    курсовая работа, добавлен 15.06.2013

  • Определение модели системы в виде уравнения регрессии аналитически и в Excel. Расчет коэффициента детерминации. Возможность использования модели для прогноза, проверка ее адекватности по критерию Фишера. Построение линии регрессии методом Асковица.

    контрольная работа, добавлен 27.10.2017

  • Решение уравнения методом проб/половинного деления и методом хорд. Вычисление системы уравнений способами обратной матрицы, Гаусса, Жордана-Гаусса, итераций. Вычисление дифференциального уравнения методом Эйлера и интеграла методами трапеций, Симпсона.

    контрольная работа, добавлен 05.05.2018

  • Вычисление значения аппроксимирующих функций в узлах аппроксимации. Проверка (аналитически) условий сходимости применяемых методов решения уравнений. Условие унимодальности и выбор начального отрезка оптимизации. Определение параметров многочлена.

    курсовая работа, добавлен 13.10.2017

  • Разработка программы вычисляющей определенный интеграл методом трапеций для подынтегральной функции, моделирует задачу вынужденных колебаний без затухания. Метод Рунге-Кутта четвертого порядка точности. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов.

    контрольная работа, добавлен 01.06.2013

  • Роль алгоритмов в жизни современного человека. Описание содержания метода наименьших квадратов. Оценка временной сложности некоторых алгоритмов сортировки с помощью метода наименьших квадратов. Анализ временной сложности пузырьковой сортировки.

    статья, добавлен 14.12.2020

  • Изучение взвешенного метода наименьших квадратов. Разработка программного обеспечения. Анализ программных продуктов и методов решения проблемы оценки случайных ошибок взвешенной модели регрессии, дисперсии ошибок и коэффициента пропорциональности.

    статья, добавлен 02.02.2019

  • Сущность методики аппроксимации, последовательность действий при работе в среде Еxcel. Решение дифференциального уравнения первого порядка аналитико-сеточным методом с постоянным воздействием Yас и методом трапеций. Реализация численных решений в Excel.

    курсовая работа, добавлен 02.12.2014

  • Составление и поиск экстремумов аппроксимирующих функций при параллельных вычислениях. Оптимизация алгоритма обработки информации и моделирования потоков данных. Минимизация среднеквадратической ошибки выборки методом сходящегося итерационного процесса.

    статья, добавлен 03.12.2018

  • Переходные характеристики переключения. Алгебраический полином Лагранжа. Аппроксимация функций с помощью алгебраических интерполяционных полиномов. Метод наименьших квадратов Форсайта. Зависимость переходного обратного тока от времени после переключения.

    курсовая работа, добавлен 13.07.2012

  • Решение заданного дифференциального уравнения двумя разными методами: методом Рунге-Кутта и методом Эйлера модифицированного. Описание используемых методов. Построение графика и блок-схемы решения задачи. Проверка правильности решения в среде MathCad.

    курсовая работа, добавлен 13.08.2012

  • Нахождение алгебраических и трансцендентных уравнений с помощью программы. Суть решения систем линейных и дифференциальных равенств. Анализ определения коэффициентов аппроксимирующей зависимости наименьших квадратов. Решение систем задач методом Крамера.

    курсовая работа, добавлен 27.11.2016

  • Приближенное решение дифференциальных уравнений первого порядка методом Эйлера. Рассмотрение основных причин погрешностей решения задач. Реализация алгоритма с помощью языка программирования C# и компьютерной программы Microsoft Visual Studio 2005.

    курсовая работа, добавлен 03.09.2012

  • Аппроксимация - приближенное описание корреляционной зависимости переменных подходящим уравнением, передающим основную тенденцию зависимости. Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Вычисление коэффициентов детерминированности.

    курсовая работа, добавлен 21.10.2018

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.