Проекционные методы приближения функций
Проекционный метод Галеркина, сущность метода коллокаций и наименьших квадратов, их преимущества и недостатки. Решение краевой задачи различными методами. Оценка погрешности применения данных методов относительно точного решения в конкретных точках.
Подобные документы
Исследование четырехэлементной краевой задачи типа Римана для метааналитических функций. Исследование и обоснование условий нетеровости рассматриваемой задачи и конструктивного метода ее решения в случае круга. Нахождение функций и расчет их параметров.
статья, добавлен 02.02.2019Анализ традиционного подхода к задаче обработки временного ряда. Обоснование применения рекуррентного варианта метода наименьших квадратов. Характеристика процедуры реализации рекуррентной обработки измерений для случая, когда они заданы нечетко.
статья, добавлен 04.02.2017Характеристика решения первой краевой задачи конечно-разностным и методом прогонки. Их особенности, описание и специфика применения к конкретному случаю. Код программы решения вышеперечисленных методов на языке программирования Borland C++ Builder 6.
курсовая работа, добавлен 01.12.2009Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.
курсовая работа, добавлен 03.05.2014Основные численные методы решения краевой задачи: метод стрельбы, конечно-разностный метод. Примеры задач и их реализация в среде MathCad. Сравнение результатов вычислений. Пример решения нелинейного ОДУ (обыкновенного дифференциального уравнения).
курсовая работа, добавлен 05.06.2015Общая постановка задачи решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Адамса для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Анализ погрешности, основные достоинства и недостатки метода Адамса решения дифференциальных уравнений.
курсовая работа, добавлен 11.06.2014Приближенные 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 16.03.2012Рассмотрение метода взвешенных наименьших квадратов. Исследование случая парной регрессии. Нарушение гомоскедастичности и наличие автокорреляции остатков. Уравнение регрессии без свободного члена. Дисперсия результативного признака и остаточных величин.
презентация, добавлен 13.07.2015Численное решение уравнения. Условия, наложенные на функцию. Графический метод определения корней. Метод дихотомии и процесс итераций. Первые приближения для метода касательных. Метод секущих и хорд. Сущность комбинированного метода решения уравнения.
курсовая работа, добавлен 08.07.2012Основополагающее значение задачи интерполяции. Основные методы решения задач численного дифференцирования, интегрирования, решения дифференциальных и интегральных уравнений. Классификация методов приближения. Критерии качества оценки погрешности.
курсовая работа, добавлен 20.01.2013Состав системы уравнений для определения коэффициентов многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Таблица значений многочленов наилучшего среднеквадратичного приближения. Графики аппроксимируемой функции, заданной на дискретном множестве.
лабораторная работа, добавлен 09.12.2019Разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Изучение влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположений. Примеры применения метода Монте-Карло.
статья, добавлен 22.05.2017История применения графического метода для решения задач. Рассмотрение различных типов задач, методом решения которых может являться график. Основные приемы решения задач с помощью графического метода. Преимущества и недостатки графического метода.
реферат, добавлен 12.07.2020Метод Эйлера как простейший численный метод решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений. Описание данного метода, дающего решение в виде таблицы приближенных значений искомой функции, его исправления и модификации. Оценка погрешности.
реферат, добавлен 27.10.2019Решение задачи, состоящей в определении максимального значения функции. Решение расширенной задачи симплекс-методом. Алгоритм метода искусственного базиса. Особые случаи применения симплекс-метода (Х.А. Таха). Правило выявления неограниченности решения.
лекция, добавлен 06.09.2017Метод сеток решения уравнений параболического типа, оценка погрешности и сходимость метода сеток. Прогонка решения разностной задачи. Доказательство устойчивости разностной схемы. Разработка программного модуля, описание логики. Пример работы программы.
курсовая работа, добавлен 25.11.2011Решение нелинейных уравнений с одной переменной с использованием численных методов: метода итерации и комбинированного метода. Отделение корней заданного уравнения графическим методом, их уточнение численными методами. Расчет количества итераций.
контрольная работа, добавлен 14.12.2014Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Оценка погрешности метода Монте-Карло. Минимальные системные требования и описание программы для вычисления определённых интегралов методом Монте-Карло. Примера решения контрольной задачи.
курсовая работа, добавлен 23.11.2015Сущность метода Хука-Дживса для определения свойств и параметров функций, его отличие от других методов данного типа. Алгоритм работы и этапы выполнения метода. Решение задачи минимизирования функции без учета ограничений. Модификации метода Хука-Дживса.
реферат, добавлен 25.06.2015- 45. Численные методы
Понятие метода итерации как способа численного решения математических задач. Его основные цели и порядок применения. Значение интегрированного метода трапеции, процесс оценки абсолютной погрешности. Решение системы линейных уравнений методом Гаусса.
контрольная работа, добавлен 20.05.2013 Случайная величина. Генеральная совокупность и выборка. Результат измерения. Доверительный интервал. Погрешности косвенных измерений. Алгоритм обработки данных косвенных измерений выборочным методом. Задача регрессии и метод наименьших квадратов.
методичка, добавлен 24.05.2012Недостатки геометрической интерпретации в решении задач линейного программирования. Принципиальные отличия вычислительных методов решения задач. Сущность симплекс–метода. Примеры решения задач линейного программирования с использованием симплекс-метода.
презентация, добавлен 04.01.2018Примеры корреляционной и прямолинейной зависимостей. Линейная регрессия и метод наименьших квадратов. Пояснение к оценке коэффициентов методом наименьших квадратов. Выборочный коэффициент корреляции. Построение модели, описывающей изменения величин.
практическая работа, добавлен 28.03.2020Значение модуля производной функции. Вычисления со строгим учетом предельных абсолютных погрешностей. Преобразование системы к виду, необходимому для применения метода Зейделя. Определение абсолютной погрешности для приближенного решения системы.
контрольная работа, добавлен 24.05.2012Решение 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 24.10.2012