КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Розділ 4. Метод найменших квадратів
Метод найменших квадратів (МНК) використовують як у навчальному процесі, так і в інженерній практиці при обробці результатів за допомогою комп’ютера. Найчастіше студенти не знайомі з основами методу. Тому в даному розділі стисло подано математичну суть МНК, яка полягає в мінімізації суми квадратів відхилень S експериментальних точок від теоретичних даних: . (4.1) Подавши функцію у вигляді степеневого ряду , на основі (4.1) одержуємо: . Завдання полягає у відшуканні таких значень а k, при яких S мінімальна. Умовою мінімуму є рівність нулю часткових похідних від S по всіх аk: . (4.2) При цьому вираз (4.2) є системою m +1 рівнянь для визначення аk: де l = 0, 1, …, m; k = 0, 1, …, m. ( 4.3) Найпростішим є випадок, коли – лінійна функція. До нього зводиться більшість задач лабораторного практикуму, оскільки майже завжди можна вказати такі перетворення величин і , коли залежність між новими масивами змінних , стає лінійною: y = ax + b. (4.4) Система рівнянь (4.3) для залежності (4.4) має простий вигляд: (4.5.) Розв’язуючи (4.5), знаходимо: , (4.6) . (4.7) Додатково, на основі теорії кореляцій, для рівняння лінійної регресії вигляду (4.4) встановлюються середньоквадратичні помилки і визначення коефіцієнтів a і b: , (4.8) , (4.9) а також коефіцієнт лінійного кореляційного зв’язку величин [ xi ] і [ yi ]: . (4.10) При значенні ρ = 1 існує функціональний зв’язок між xi і yi. Експериментальні дані при цьому точно вкладаються на пряму вигляду (4.4). Розкид величин xi і yi, зумовлений помилками експерименту знижує коефіцієнт кореляції. Якщо ρ = 0, величини xi і yi повністю незалежні одна від одної. У деяких випадках залежність не зводиться до лінійної ніякими перетвореннями змінних. Проте, якщо, вона може бути апроксимована степеневим рядом, то застосування МНК за описаною вище методикою хоч і ускладнюється, але все ж залишається принципово можливим. Так, у разі квадратичної залежності (4.11) система рівнянь (4.3) відносно a, b, c набирає вигляду: , (4.12) Для розв’язання систем (4.5) і (4.12) складені універсальні програми. Перша з цих програм є основною – її можна використовувати при обробці результатів експерименту для більшості задач лабораторного практикуму, друга використовується значно рідше. Зауваження. Використання цих програм студентом відбувається в комп’ютерному класі в діалоговому режимі і не вимагає від студента додаткових знань з інформатики чи обчислювальної техніки. Глава ІІ. Лабораторні роботи з основного курсу
Дата добавления: 2014-11-07; Просмотров: 485; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |