Аппроксимация методом наименьших квадратов
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.
Подобные документы
Критерий аппроксимации. Система нормальных уравнений, расчет их параметров методом Зейделя. Расчет максимального по модулю отклонения аппроксимирующей функции. Схемы алгоритмов и их описание. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 11.09.2017Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Информационные 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- 4. Выравнивание рядом динамики с оценкой погрешности. Метод наименьших квадратов логарифмический тренд
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 Разработка проекта программы для решения системы уравнений методом Гаусса. Определение коэффициентов линейной и параболической зависимости с помощью формул метода наименьших квадратов. Составление алгоритма и блок-схемы для написания данной программы.
курсовая работа, добавлен 25.06.2012- 6. Аппроксимация функции отображающей зависимость горизонтальной силы реакции забоя от толщины среза
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 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 27.11.2016Развитие и закрепление навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel, применение их для решения математических задач с помощью современной электронной вычислительной техники. Разработка алгоритма аппроксимации функции в графической форме.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Пример 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 07.08.2013Описание выполнения курсовой работы по составлению программы для решения системы уравнений методом Гаусса, с использованием формул наименьших квадратов. Требования к оформлению работы и пояснительной записке. Примеры расчетов и программ, варианты работ.
методичка, добавлен 25.06.2012Решение 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 26.09.2017Построение 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 26.07.2015Характеристика 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 17.06.2010Особенность численного решения системы дифференциальных уравнений в среде MathCad. Характеристика метода Рунге-Кутта и модифицированного способа Эйлера. Главный анализ вычисления задачи аппроксимации. Сущность реализации количественного интегрирования.
контрольная работа, добавлен 30.10.2015Постановка, 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 16.01.2011Обучение 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 20.08.2015- 17. 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 Описание 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 28.07.2017Разработка 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 17.03.2017Решение задачи интерполяции и аппроксимации функции. Способы решения дифференциального уравнения. Методы обработки звуковых и графических файлов. Особенности решения системы линейных уравнений методом Гаусса. Разложение сигнала в комплексный ряд Фурье.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Разработка 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 01.06.2013Ненулевой 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 25.12.2015Роль 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 14.12.2020Особенности разработки прикладной программы для решения линейных уравнений методом Гаусса (методом последовательного исключения неизвестных). Характеристика функции для решения простейших задач линейного уравнения и их описание с применением языка С++.
курсовая работа, добавлен 11.09.2015Практическое 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 11.11.2013