Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Доклад: Линеаризация без метода наименьших квадратов

Название: Линеаризация без метода наименьших квадратов
Раздел: Рефераты по математике
Тип: доклад Добавлен 18:32:34 07 февраля 2004 Похожие работы
Просмотров: 257 Комментариев: 3 Оценило: 1 человек Средний балл: 3 Оценка: неизвестно     Скачать

Метод наименьших квадратов настолько прочно вошел в жизнь экспериментатора, что альтернативные методы линеаризации почти не рассматриваются. Безусловно, если существует задача нахождения одной результирующей прямой, то искать замену традиционному методу наименьших квадратов не рационально. Решение более сложной задачи требует дополнительных шагов по усовершенствованию процесса расчетов. Приведем пример. Известно, что массив экспериментальных результатов может не принадлежать одной прямой. Более того, разные области массива могут принадлежать разным прямым. В этом случае применять метод наименьших квадратов в традиционном виде нельзя, так как его надо сочетать с процедурой исключения точек, не принадлежащих искомой прямой, что существенно усложняет расчеты.

Цель может быть достигнута более простым методом! Рассмотрим один из таких простых методов.

В основе метода лежит далеко не свежая идея о вычислении параметров прямой между всеми возможными парами экспериментальных точек. (Следует обратить внимание на то, что параметры вычисляются не только между соседними точками!) Выбирается, например, какая-либо точка, и вычисляются параметры прямых, которые можно провести между этой точкой и всеми остальными. Затем выбирается следующая точка и с ней проделывается та же операция. В итоге получается массив данных о параметрах прямых размером в n(n-1)/2 элементов, где n - число обрабатываемых экспериментальных точек. Если читатель думает, что автор статьи сейчас предложит просто усреднить полученные результаты, найдя их среднее арифметическое, то он глубоко ошибается! Вычисление среднего арифметического ничего нового не вносит в математическую обработку, так как предполагает, что все экспериментальные точки лежат на одной прямой. Прежде чем продолжить изложение материала, договоримся о том, что массивы найденных параметров прямых A и B следует преобразовать в один. Вновь образованный массив организуется умножением одного параметра прямой на другой, т.е. A*B. Необходимость этого шага будет ясна в дальнейшем.

Над новым массивом проведем 2 следующие операции. Во-первых, проведем сортировку массива по возрастанию значений элементов массива. Во-вторых, после сортировки вычислим разности между каждыми 2-мя соседними элементами массива. После этого следует рассмотреть функцию изменения разностей от абсолютного значения A*B. График этой функции F(A*B) будет иметь один или несколько ярко выраженных минимумов. Число этих экстремумов будет соответствовать числу прямых, которые можно провести через экспериментальные точки. Например, рис. а) свидетельствует о том, что массив данных допускает линеаризацию одной прямой. Среднее положение минимума функции F(A*B) относительно интервала рассматриваемых значений A*B свидетельствует о том, что систематических отклонений от прямой линии практически не существует. Рисунок б) говорит о том, что часть точек имеет систематическое отклонение от линейной закономерности, так как минимум функции смещен от середины отрезка значений A*B. На рисунке в) рассмотрен случай, когда экспериментальные данные линеаризуются 2-мя прямым.

После того, как анализ функции проведен, наступает следующий важный этап расчетов - определение параметров линеаризующих прямых. Есть 2 способа. Первый способ состоит в том, что во время проведения сортировки и вычисления разностей запоминаются значения A и B. Из этого следует, что каждому значению вычисленных разностей соответствуют значения A и B. Тогда, зная значение A*B в минимуме нашей функции (см. рис. а)), можно найти значения A и B. Однако в выборе точек минимума следует быть осторожным, так как наименьшее значение A*B может быть случайным совпадением. Для того чтобы этого избежать, надо усреднить несколько значений в окрестности минимума. Развивая тему о случайности некоторых значений функции F(A*B), надо отдавать себе отчет в том, что на фоне минимума организованного большими группами точек, неизбежны экстремумы из малых групп, которые образованы случайными совпадениями. Для того чтобы их было меньше, автор и предложил ранее анализ массива из значений A*B, так как операции только со значениями A и B приводят к существенному увеличению числа случайных экстремумов.

Второй способ похож на первый, но вместо запоминания всех параметров A и B, запоминаются только порядковые номера точек. Таким образом, после выделения окрестности функции F(A*B), производится выделение групп "благонадежных" точек. Их линеаризация позволяет найти искомые значения A и B. Второй способ более выгоден для целей создания компьютерных программ, так как оперативная память экономится эффективнее.

Подведем итоги.

Во-первых, новый метод позволяет не только вычислять параметры прямой, но и анализировать экспериментальные результаты на принадлежность нескольким прямым, что для экспериментатора тоже важно. Во-вторых, возможна обработка результатов, которые не могут быть линеаризованы из-за трансцендентного характера аппроксимирующей функции, например, Y=B*lg(1+A*X). В этом случае гораздо легче вычислять параметры по 2-м точкам, чем заниматься выводом индивидуальных формул методом наименьших квадратов, вычисление по которым нужно проводить только методами вычислительной математики.

Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений21:40:22 18 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
09:43:13 24 ноября 2015
так себе...
--/--/--/--16:44:19 15 декабря 2009Оценка: 3 - Средне

Работы, похожие на Доклад: Линеаризация без метода наименьших квадратов

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(150512)
Комментарии (1836)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru