Метод наименьших квадратов
В инженерной деятельности часто возникает необходимость описать в виде функциональной зависимости связь между величинами, заданными таблично или в виде набора точек с координатами Рис. 12
При аппроксимации желательно получить относительно простую функциональную зависимость (например, многочлен), которая позволила бы «сгладить» экспериментальные погрешности, вычислить значения функции в точках, не содержащихся в исходной таблице. Эта функциональная зависимость должна с достаточной точностью соответствовать исходной табличной зависимости. В качестве критерия точности чаще всего используют критерийнаименьших квадратов, т.е. определяют такую функциональную зависимость Получим систему уравнений
Эту систему уравнений перепишем в следующем виде:
Введем обозначения: Её можно переписать в развернутом виде:
Матричная запись системы имеет следующий вид: Погрешность приближения в соответствии с исходной формулой составит
Линейная аппроксимация
Отсюда система для нахождения коэффициентов
Её можно решить методом Крамера. Квадратичная аппроксимация
Или в развёрнутом виде Решение системы уравнений Пример.Построим по методу наименьших квадратов многочлены первой и второй степени и оценим степень приближения. Значения
Вычислим коэффициенты Для линейной аппроксимации система уравнений определения коэффициентов
Решая эту систему, получим:
Для квадратичной аппроксимации система уравнений определения коэффициентов
И коэффициенты равны:
Сравним значения, рассчитанные для функциональной зависимости, с исходными данными. Результаты приведены в табл. 3. Таблица 3
Погрешность приближения в соответствии с исходными формулами составит:
©2015 arhivinfo.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.
|