Тақырыбы: Регрессиялық модельдің параметрлерін анықтау. Белсенді емес эксперименттің деректері бойынша басқару объектінің статикалық модельдерін құру (регрессиялық анализ). Мақсаты
) Статикалық сипаттама қандай түрде бейнеленілуі мүмкін?
жүктеу/скачать 411.26 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 6) Тәжірибелік деректерді аппроксимациялау әдістері. Олардың жетістіктері мен кемшіліктері.
- 7) Интерполяциялау әдісі. Интерполяция , интерполяция
- 8) Квадраттық жақындату (приближения) әдісі.
| 5) Статикалық сипаттама қандай түрде бейнеленілуі мүмкін?
Статикалық сипаттамалардың түрлері: жалпы түрдегі сызықтық; сызықты емес; Егер өлшеу құралының статикалық сипаттамасы сызықты емес болса оның сезімталдығы әр түрлі нүктелерде әр түрлі болады, ал құрылғы шкаласы біркелкі болмайды. Сызықтық құрылғылар немесе пропорционалды статикалық сипаттамамен шкаланың кез келген нүктесінде сезімталдығы өзгермейді және біркелкі шкаласы болады 6) Тәжірибелік деректерді аппроксимациялау әдістері. Олардың жетістіктері мен кемшіліктері. Аппроксимация (жуықтау) – объектінің сандық сипаттамалары мен сапалық қасиеттерін зерттеуге мүмкіндік береді, бұл тапсырманы қарапайым немесе ыңғайлы нысандарды (мысалы, сипаттамалары оңай есептелетін немесе қасиеттері бұрыннан белгілі) зерттеуге дейін азайтады. Артықшылықтары: құрастырылатын функция оңай сипатталады; салынған функция кез-келген ретті үздіксіз туындыларға ие. Кемшіліктері: интерполяциялық көпмүшесінің дәрежесі тор түйіндерінің санына байланысты, ал бұл сан неғұрлым үлкен болса, интерполяциялық көпмүшенің дәрежесі соғұрлым жоғары болады, демек, есептеу қажет; массивтегі ең болмағанда бір нүктенің өзгеруі интерполяциялық көпмүшесінің коэффициенттерін толық қайта есептеуді талап етеді; массивке жаңа нүкте қосу интерполяциялық көпмүшесінің дәрежесін бір бірлікке арттырады және оның коэффициенттерін толық қайта есептеуге әкеледі; 7) Интерполяциялау әдісі. Интерполяция, интерполяция (бастап лат полис — «тегістелген, жаңартылған, жаңартылған, түрлендірілген») - есептеу математикасында белгілі мәндердің дискретті жиынтығынан шаманың аралық мәндерін табу әдісі. «Интерполяция» терминін алғаш Джон Уоллис өзінің «Шексіз арифметика» трактатында (1656) қолданған. 8) Квадраттық жақындату (приближения) әдісі. Квадрат түбірлерді есептеу әдістері болып табылады сандық талдау алгоритмдер негізгі немесе теріс емес деп тапқаны үшін, шаршы түбір нақты сан. Арифметикалық түрде бұл берілген S дегенді білдіреді, өздігінен көбейткенде S беретін санды табудың процедурасы; алгебралық тұрғыдан бұл х теңдеуінің теріс емес түбірін табу процедурасын білдіреді, геометриялық, бұл квадраттың ауданы, квадраттың қабырғасын тұрғызу процедурасы берілген дегенді білдіреді. Әрбір нақты санның екі квадрат түбірі бар. Көптеген сандардың негізгі квадрат түбірі - шексіз ондық кеңеюі бар иррационал сан. Нәтижесінде кез-келген осындай квадрат түбірдің ондық кеңеюін тек кейбір дәлдікпен жуықтауға есептеуге болады. Алайда, егер біз нәтиже дәл ақырлы кескінге ие болатындай етіп, толық квадрат бүтін санның квадрат түбірін алсақ та, оны есептеу процедурасы барған сайын дәлірек жуықтаулар қатарын қайтара алады. Жалғасқан бөлшек нақты санды бейнелеу оның ондық немесе екілік кеңеюінің орнына қолданыла алады және бұл кескіннің кез-келген рационал санның квадрат түбірінің (ол әлі де болса керемет квадрат емес) ұтымды сандар сияқты периодты, қайталанатын кеңеюі бар қасиеті бар. ондық санау жүйесінде қайталанатын кеңею бар. Ең көп таралған аналитикалық әдістер қайталанбалы және екі кезеңнен тұрады: қолайлы бастапқы мәнді табу, содан кейін кейбір тоқтату критерийлері орындалғанға дейін қайталанатын нақтылау. Бастапқы мән кез-келген сан болуы мүмкін, бірақ соңғы нәтижеге жақындаған сайын аз қайталау қажет болады. Бағдарламалық есептеу үшін ең қолайлы мұндай әдіс - есептеудегі туынды қасиетіне негізделген Ньютон әдісі. Қағаз-қарындаш синтетикалық бөлу және серияларды кеңейту сияқты бірнеше әдістер бастапқы мәнді қажет етпейді. Кейбір қосымшаларда бүтін квадрат түбір қажет, бұл квадрат түбір дөңгелектенген немесе бүтін санға дейін қиылған (өзгертілген процедура бұл жағдайда қолданылуы мүмкін). жүктеу/скачать 411.26 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|