Интерполяция многочленами
Характеристика классов приближающих функций. Метод интерполяции Лагранжа. Метод получения аппроксимирующего значения функции без построения в явном виде полинома. Метод сплайн-аппроксимации и наименьших квадратов. Способы определения полиномы Чебышева.
Подобные документы
Интерполяция как процесс нахождения многочлена не выше n-ой степени, ее содержание и предъявляемые требования, основные этапы и значение. Особенности интерполяционной формулы Лагранжа и Ньютона. Остаточный член интерполяции, методика его нахождения.
лекция, добавлен 08.09.2013Сущность 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 15.05.2013Определение наилучшей функции по методике наименьших квадратов. Порядок вычисления интерполяционного полинома Лагранжа, который проходит через все заданные точки. Принципы и особенности представления приближенной функции многочленом второй степени.
контрольная работа, добавлен 15.05.2014Основные недостатки существующих методов определения фильтрационных параметров. Метод модулирующих функций (М-метод), его сущность. Определение постоянных и переменных коэффициентов в дифференциальных уравнениях. Типичный график модулирующей функции.
статья, добавлен 10.07.2013Анализ аппроксимации как процесса приближения функции f(x) к более простой функции. Анализ интерполяции как процесса нахождение промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Определение интерполяционного полинома.
контрольная работа, добавлен 11.02.2018Правила проведения количественного анализа. Расчёт неизвестных величин по результатам измерений, содержащих случайные ошибки. Оценка отклонения точки от прямой. Основной принцип метода наименьших квадратов. Построение градуировки в спектрофотометрии.
презентация, добавлен 29.05.2020Эвристическое правило выбора функционального базиса в задаче построения функции регрессии. Выбор из множества возможных базисов такого, который доставляет минимум остаточной сумме квадратов, рассчитанной по проверочной выборке. Примеры эффективности.
статья, добавлен 27.11.2018Анализ подхода, основанного на приближении таблично заданной функции с помощью алгебраического интерполяционного многочлена Лагранжа. Построения формулы для вычисления второй производной с использованием аппроксимации. Метод неопределенных коэффициентов.
презентация, добавлен 30.10.2013Основные понятия эконометрики. Виды и типы данных, используемых в эконометрических исследованиях. Применение классического метода наименьших квадратов для нахождения неизвестных параметров уравнения регрессии на примере модели линейной парной регрессии.
контрольная работа, добавлен 20.06.2012Примеры 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 28.03.2020Анализ 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 04.02.2017Рассмотрение 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 13.07.2015Вектор оценок параметров регрессионного уравнения. Классическая оценка ковариационной матрицы метода наименьших квадратов, оценка параметров. Разработка программного обеспечения. Дисперсия ошибки. Однородные группы наблюдений, формула Стерджесса.
статья, добавлен 02.02.2019Основные понятия и определения планирования и организации эксперимента. Метод наименьших квадратов и факторный эксперимент. Дисперсионный анализ и построение теоретической функции методом квадратов. Регрессионная зависимость эксперимента, её анализ.
курсовая работа, добавлен 27.09.2011Особенности планирования эксперимента. Ортогональный центрально-композиционный план второго порядка. Коэффициенты аппроксимирующего полинома в виде полной квадрики. Проверка значимости коэффициентов аппроксимирующего полинома по критерию Стьюдента.
курсовая работа, добавлен 23.04.2014Понятие условного экстремума и способы его определения. Разработка алгоритма нахождения экстремума функции методом множителей Лагранжа. Применение данного метода при составлении плана выпуска изделий, обеспечивающего максимальную прибыль от их реализации.
курсовая работа, добавлен 20.10.2012Рассмотрение пространства функционалов для аппроксимации нелинейной системы кусочно-линейным способом, ортогональными и степенными полиномами. Определение ядер дискретного функционального полинома. Изучение математической постановки задачи интерполяции.
реферат, добавлен 22.02.2012Преимущества интерполяции сплайнами в сходимости и устойчивости вычислительного процесса. Способы построения кубического сплайна с естественными граничными условиями, завершающегося параболой. Исследование зависимости погрешности от числа узлов сплайнов.
контрольная работа, добавлен 02.02.2011- 44. Численные методы
Изучение сущности и особенностей построения интерполирующей функции. Рассмотрение метода полиномиальной интерполяции Шарля Эрмита. Анализ интерполяционных формул для функций двух переменных. Специфика численного дифференцирования и его погрешность.
реферат, добавлен 19.05.2014 - 45. Метод Эйлера
Численные методы интегрирования дифференциальных уравнений. Метод Эйлера как наиболее простой численный метод решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений, основанный на аппроксимации интегральной кривой кусочно-линейной функции Эйлера.
доклад, добавлен 09.10.2012 Интерполирование как один из способов приближения функций. Интерполяционная формула Лагранжа. Формула Ньютона. Пример нахождения приближенного значения по интерполяционной формуле Лагранжа, Ньютона для значения заданного аргумента. Код программы Паскаль.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Метод 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 27.10.2019Состав 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 09.12.2019Задачи визуализации математических функций, имеющих в некоторых точках разрыв первой производной. Принципы выбора интерполяционных методов построения кривых с изломами в заданных точках. Информационно-алгоритмический способ сплайн-интерполяции кривых.
статья, добавлен 15.12.2021Метод множителей Лагранжа позволяет отыскивать максимум или минимум функции при ограничениях-равенствах. Безусловный и условный экстремумы в задаче Лагранжа. Применение неопределенных множителей Лагранжа сводит задачу оптимизации с ограничениями к задаче.
курсовая работа, добавлен 20.01.2009