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) |
Метод наименьших квадратов. Одним из способов определения параметров эмпирической формулы является метод наименьших квадратов
Одним из способов определения параметров эмпирической формулы является метод наименьших квадратов. В этом методе параметры a0, a1,..., anопределяются из условия минимума суммы квадратов отклонений аппроксимирующей функции от табличных данных. Вектор коэффициентов aT определяют из условия минимизации где (n+1) – количество узловых точек. Условие минимума функции Е приводит к системе линейных уравнений относительно параметров a0, a1,..., am. Эта система называется системой нормальных уравнений, её матрица – матрица Грама. Элементами матрицы Грама являются суммы скалярных произведений базисных функций Для получения искомых значений параметров следует составить и решить систему (m+1) уравнения Пусть в качестве аппроксимирующей функции выбрана линейная зависимость y= a0+a1x. Тогда . Условия минимума: Тогда первое уравнение имеет вид Раскрывая скобки и разделив на постоянный коэффициент, получим . Первое уравнение принимает следующий окончательный вид: . Для получения второго уравнения, приравняем нулю частную производную по а1: . . Система линейных уравнений для нахождения коэффициентов многочлена (линейная аппроксимация): Введем следующие обозначения - средние значения исходных данных. Во введенных обозначениях решениями системы являются . В случае применения метода наименьших квадратов для определения коэффициентов аппроксимирующего многочлена второй степени y=a0+a1x+а2х2 критерий минимизации имеет вид . Из условия получим следующую систему уравнений: Решение этой системы уравнений относительно а0, а1, а2 позволяет найти коэффициенты эмпирической формулы - аппроксимирующего многочлена 2-го порядка. При решении системы уравнений могут быть применены численные методы. В случае степенного базиса (степень аппроксимирующего полинома равна m) матрица Грама системы нормальных уравнений G и столбец правых частей системы нормальных уравнений имеют вид G = В матричной форме система нормальных уравнений примет вид: . Решение системы нормальных уравнений найдется из выражения В качестве меры уклонения заданных значений функции y0, y1,..., yn от многочлена степени m - φ(x)=a0 φ0(x)+a1 φ1(x)+...+am φm(x), принимается величина (n+1) – количество узлов, m – степень аппроксимирующего многочлена, n+1>=m.
Дата добавления: 2014-12-27; Просмотров: 725; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |