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
Минимизация функции нескольких переменных. Метод градиентного спуска и его модификации. Метод покоординатного спуска. Идея и алгоритм метода Давидона-Флетчера-Пауэлла. Блок-схема основной программы и ее процедур. Пример решения задач исследуемым методом.
курсовая работа, добавлен 16.05.2010Анализ блок-схемы первичной обработки сигнала. Способы разрешения общей линейной проблемы наименьших квадратов. Алгоритм получения вещественнозначного смешанного кодово-фазового решения из матричного уравнения, составленного по методике Хаусхолдера.
курсовая работа, добавлен 11.02.2015Применение языка Delphi для решения алгебраических задач. Нахождение корней линейных уравнений последовательным исключением неизвестных. Написание алгоритма для метода Гаусса. Отладка программного кода. Руководство пользователя и требования к системе.
курсовая работа, добавлен 01.04.2016Рассмотрение понятия регулярных выражений и множеств; их сокращенное обозначение. Представление алгоритма программы, предназначенной для решения системы линейных уравнений методом исключения Гаусса. Ознакомление с содержимым файлов input.txt и output.txt.
лабораторная работа, добавлен 08.02.2013Графическое отделение корней уравнения, алгоритм для уточнения одного из корней методом Ньютона. Разработка программы, которая, используя метод Гаусса с частичным выбором ведущего элемента, решает систему линейных уравнений и вычисляет вектор невязки.
контрольная работа, добавлен 29.06.2016Матрица как прямоугольная таблица, составленная из чисел. Знакомство с методами решения систем линейных уравнений в приложении Microsoft Excel. Особенности решения систем уравнений методом Крамера и методом Гаусса. Характеристика программы Excel.
курсовая работа, добавлен 07.09.2015- 57. Численные методы
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 Постановка, алгоритм решения системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса в среде программирования Turbo Pascal. Описание алгоритма, блок-схема задачи. Описание используемых операторов, проверка на наличие ошибок, результаты выполнения.
курсовая работа, добавлен 16.01.2011Приведение численных методов решения нелинейных уравнений, систем линейных и нелинейных алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, определенных интегралов. Методы аппроксимации дискретных функций и методы решения задач программирования.
учебное пособие, добавлен 09.12.2014Решение 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 05.05.2018Особенности аппроксимации дискретных экспериментальных данных непрерывными моделями. Разработка программно-алгоритмических методов автоматизации распознавания изображений нейронов и реконструкции их трехмерного распределения в черной субстанции мозга.
статья, добавлен 05.11.2018Нахождение функции F(x) определенного вида для таблично заданной функции f(x) средствами MATLAB. Определение формулы, задающей данную зависимость аналитически. Анализ использования метода наименьших квадратов и интерполирования функций для решения задач.
курсовая работа, добавлен 11.01.2017Решение системы линейных алгебраических уравнений методом Гаусса. Программы решения нелинейных алгебраических уравнений методами дихотомии (половинного деления) и Ньютона (касательных). Численное интегрирование: формулы средних прямоугольников, Симпсона.
контрольная работа, добавлен 15.05.2009Изучение, реализация последовательного алгоритма Гаусса решения систем линейных уравнений. Проведение вычислительных экспериментов и информационных зависимостей. Определение размеров объектов и ввод исходных данных. Проверка правильности работы программы.
лабораторная работа, добавлен 18.09.2013Моделирование задачи многомерной аппроксимации значений критериев и обратной задачи определения входных параметров по заданным значениям критериев с помощью нейронной сети. Алгоритм реализации задачи аппроксимации. Нахождения разложения для критериев.
реферат, добавлен 03.07.2017Задача аппроксимации ряда динамики, построение функции по конечному набору точек. Особенности минимаксной функции. Фрагмент программы создания и адаптации линейной сети. Результат аппроксимации данных. Традиционные методы сглаживания ряда динамики.
статья, добавлен 17.07.2013Основные этапы процедуры подготовки и решения задачи на ЭВМ. Понятие и свойства алгоритма. Краткое описание сущности метода касательных (метода секущих Ньютона). Разработка программы на языке Паскаль 7.0 для решения нелинейного уравнения данным методом.
контрольная работа, добавлен 26.03.2013Симплекс-метод как универсальный метод для решения линейной системы уравнений или неравенств и линейного функционала. Характеристика стандартной формы задач линейного программирования и составление алгоритма ее решения графическим и симплекс-методом.
курсовая работа, добавлен 06.01.2013Одномерные методы оптимизации. Минимизирование функции методом Фибоначчи квадратичной аппроксимации. Составление графика изменения длинны интервала неопределенности от номера итерации. Написание компьютерной программы на языке C# по оптимизации функций.
лабораторная работа, добавлен 19.06.2015Определение корней нелинейного уравнения методом касательных решения нелинейных уравнений. Составление программы на языке программирования Турбо-Паскаль 7.0. Описание сущности метода касательных (метода секущих Ньютона). Результаты выполнения программы.
контрольная работа, добавлен 16.01.2013Усовершенствованный 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 15.06.2013Понятие и операции над матрицами. Вычисление определителей и решение систем линейных уравнений методом Гаусса. Вычисление обратной матрицы методом Гаусса. Разработка программы, позволяющей найти обратную матрицу и выполнить действия над матрицами.
курсовая работа, добавлен 08.11.2016Определение и идея динамического программирования. Типовой алгоритм решения задач методом динамического программирования. Особенности решения задач методом нисходящего и восходящего динамического программирования. Принцип оптимальности Беллмана.
презентация, добавлен 17.10.2012Метод конечных элементов является численным методом для дифференциальных уравнений, встречающихся в физике. Механизм и закономерности компактного хранения матрицы жесткости. Анализ и оценка экономии процессорного времени и затрат оперативной памяти.
учебное пособие, добавлен 18.06.2015Понятие о целочисленном программировании. Метод Гомори как универсальный метод решения задач целочисленного программирования. Методом ветвей и границ удобно решать такие задачи целочисленного программирования, в которых число неизвестных невелико.
реферат, добавлен 08.05.2023