*
*


CAPTCHA Image   Reload Image
X

АППРОКСИМАЦИЯ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ(язык С)

курсовые работы, программирование

Объем работы: 25 стр.

Год сдачи: 2006

Стоимость: 400 руб.

Просмотров: 886

 

Не подходит работа?
Узнай цену на написание.

Оглавление
Введение
Заказать работу
Оглавление:
1.Постановка задачи……………………………………………………………………..3стр
2.Исходные данные…..............................................................................................3стр
3. Описание критерия аппроксимации и способа его минимизации…………….4стр
4.Описание метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений……5стр
5. Описание метода определения параметров аппроксимирующей функции (решение СЛУ)…………………………………………………………………………....5стр
6.Схемы алгоритмов:
- Алгоритм основной функции void main()…………………………………………...6стр
-Схема алгоритма выбора базисной функции:
float fun1(int k,float Х)……………………………………………………………………..8стр
-Схема алгоритма решения системы линейных уравнений методом Гаусса:
void GAUSS(float *A,float *B,float *C,int t,int n,int nfun)…………………………....…9стр
-Схема алгоритма вычисления коэффициентов нормальных уравнении: ..
void fun2(float *X,float *Y,float *A,float *B,int t,int *K,int n,int nfun) ………………... 12стр
7.Контрольный расчет параметров аппроксимирующей функции……………....14стр
8.Программы и результаты расчетов параметров на компьютере…………...…16стр
9.Графическое сопоставление исходной и аппроксимирующих функциональных зависимостей………………………………………………………………………..…….23стр
10.Описание алгоритма и программы оценки погрешности аппроксимации…..24стр
11.Анализ результатов. Выводы…………………………………………….......…….25стр
При изучении зависимостей между величинами важной задачей является приближенное представление(аппроксимация) этих зависимостей с помощью известных функций или их комбинаций, подобранных надлежащим образом.
Подход к такой задаче и конкретный метод ее решения определяются выбором используемого критерия качества приближения и формой представления исходных данных.
Пусть изучается связь между величинами X и Y , из которых первая рассматривается в качестве независимой переменной, а вторая –ее функция. Исходные данные представлены значениями Y, заданные на некотором множестве M значений X. Тогда ошибка приближения этой зависимости некоторой аппроксимирующей функции y= для каждого из значений X может быть оценка разностью:

На основе изучения ошибок формируются различные критерии качества аппроксимации, служащие для определения наилучшей аппроксимирующей функцией . Один из распространенных подходов опирается на использование метода наименьших квадратов(МНК), в соответствии с которым наилучшей считается такая аппроксимирующая функция ,для которой достигается наименьшее значение суммы квадратов ошибок во всех точках x, принимаемых во внимание.

Уточним условия МНК для настоящей курсовой работы.
Дана зависимость между переменными x и y их значениями в отдельных точках . Требуется найти функцию , чтобы она максимально приближенно аппроксимировала указанную зависимость, насколько позволяют заданные базисные функции в наборе.
Наилучшая аппроксимирующая функция должна быть определена из условия:

Более подробное задание исходных данных встречается в задачах технических измерений и их статистической обработки, когда для каждого из задаваемых значений осуществляется измерение величины .Аппроксимация позволяет представить изучаемую связь между x и y с помощью известных функций , что облегчает последующее использование данных, кроме того позволяет «сгладить» возможные ошибки измерений ,а также дает возможность оценивать значения переменной y= в точках x...

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Работу высылаем в течении суток после поступления денег на счет
ФИО*


E-mail для получения работы *


Телефон


ICQ


Дополнительная информация, вопросы, комментарии:



CAPTCHA Image
Сусловиямиприбретения работы согласен.

 
Добавить страницу в закладки
Отправить ссылку другу