Аппроксимация функции методом наименьших квадратов (МНК)
Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
Подобные документы
Характеристика особенностей метода автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с основными функциями программного инструментария – интеллектуальной системы "Эйдос". Определение сущности взвешенного метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 20.05.2017- 27. 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.
контрольная работа, добавлен 23.01.2017 Ненулевой минор максимального порядка. Рассмотрение решения системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса. Использование метода последовательного исключения переменных. Порядок создания массива под матрицу с помощью программного языка C++.
практическая работа, добавлен 25.12.2015- 29. Решение электротехнических задач в электронных таблицах и с использованием математических пакетов
Анализ экспериментальной зависимости. Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Решение задачи с помощью электронных таблиц. Расчет коэффициентов аппроксимации.
курсовая работа, добавлен 29.07.2013 Анализирование аппроксимации Фонга как метода для точного затенения полигонов, её математическое описание и алгоритм создания. Практическая демонстрация реализации затенения с помощью полигональной аппроксимации. Проект сферы, созданный по методу Фонга.
курсовая работа, добавлен 04.02.2014Метод Гаусса как самый распространенный метод решения систем линейных уравнений, схемы: единственного деления, частичного выбора, полного выбора, применение метода Зейделя. Сравнение прямых и итерационных методов. Практическая часть, примеры решения.
курсовая работа, добавлен 07.05.2009Переходные 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 13.07.2012Практическое освоение типовых вычислительных методов прикладной математики. Определение аппроксимирующей функции. Разработка алгоритмов и программ на языке высокого уровня. Основные принципы модульного программирования и техника использования подпрограмм.
курсовая работа, добавлен 11.11.2013Обучение методике решения задач на ПЭВМ с разработкой алгоритма, составлением и отладкой программ. Решение системы линейных уравнений методом Гаусса. Преобразование системы уравнений в стандартную и матричную форму. Блок-схема решения методом Гаусса.
лабораторная работа, добавлен 20.08.2015Суть метода Гаусса, его достоинства и недостатки. Алгоритм исключения неизвестных переменных. Запись программы в среде Pascal ABC для реализации данной модели. Нахождение матрицы, обратной к данной. Численное решение СЛАУ в вычислительной технике.
контрольная работа, добавлен 26.09.2017Последовательное исключение неизвестных как принцип работы метода Гаусса для решения систем линейных уравнений. Краткое описание среды визуальной разработки Borland Delphi. Характеристика основных процедур и алгоритма работы программного приложения.
курсовая работа, добавлен 14.04.2016Обзор систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) как одного из способов алгоритмизации. Анализ решения задачи методом Гаусса(схема единственного деления; с выбором главного элемента; методом Гаусса-Жордана) и методом простых итераций (Якоби).
курсовая работа, добавлен 19.05.2012Численная реализация решения систем дифференциальных уравнений. Решение задачи аппроксимации зависимости I(t) на интервале. Реализация решения на языке программирования высокого уровня C++ методом Симпсона и методом правых прямоугольников прямоугольников.
курсовая работа, добавлен 26.03.2023Системы линейных уравнений. Метод решения через обратную матрицу. Вопросы, связанные с методом Гаусса. Разработка программного обеспечения для автоматизации процесса решения систем линейных уравнений. Использование языка программирования C++ Builder.
курсовая работа, добавлен 04.07.2013Решение по методу наименьших квадратов. Производные целевой функции по весам нейронов выходного слоя. Нахождение минимума методом наискорейшего спуска. Случайные весовые коэффициенты. Сеть прямого распространения со случайными весовыми коэффициентами.
реферат, добавлен 17.07.2013Разработка системы линейных алгебраических уравнений. Постановка задачи в матричной форме. Сущность метода Гаусса—Жордана (метода полного исключения неизвестных). Описание его алгоритма и пример текста программы. Анализ результатов системы уравнений.
реферат, добавлен 17.03.2017Использование многопоточности при программировании. Математическое описание решения линейных алгебраических уравнений методом Гаусса и матричным методом. Теоретическое исследование, проектирование и анализ эффективности работы параллельных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 24.09.2021- 43. Метод итераций
Изучение способов решения алгебраических и трансцендентных уравнений. Описание назначения, расчет алгоритма, построение блок-схемы метода решения алгебраических уравнений методом итераций. Разработка программы для определения интервалов уравнений функции.
контрольная работа, добавлен 04.12.2013 Особенности решения уравнений в рамках компьютерного моделирования тремя методами (методом Гаусса, методом Крамера и матричным методом решения СЛАУ). Отличительные черты и алгоритм каждого из них. Проверка правильности выполнения заданий каждым методом.
контрольная работа, добавлен 09.04.2016Определение 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 27.10.2017Получение 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 17.03.2014Метод Гаусса: последовательный, параллельный алгоритм. Прямой, обратный ход. Главная функция программы main. Метод сопряженных градиентов, итерации при решении системы линейных уравнений второго порядка. Коммуникационная сложность параллельных вычислений.
учебное пособие, добавлен 17.09.2013Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса. Анализ способа нахождения корней функции, не прибегая к вычислению производной. Построение последовательных приближений. Итерационный численный метод нахождения нуля заданной функции.
лабораторная работа, добавлен 17.12.2016Описание и общее исследование аппроксимации 3-й краевой задачи схемами повышенного порядка точности. Получение и анализ аппроксимации оператора конвективно-диффузионного переноса разностной схемой, при том, что она обладает 4-ым порядком погрешности.
статья, добавлен 28.07.2017Решение дифференциальных уравнений параболического типа. Основные определения, связанные с методом конечных разностей. Рассмотрение определения порядка аппроксимации в программной среде MATLAB 7. Исследование устойчивости методом гармонического анализа.
курсовая работа, добавлен 26.09.2017