![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Пусть в результате измерений в процессе опыта получена таблица (1)
x | x1 | x2 | … | xn |
y | y1 | y2 | … | yn |
Нужно найти формулу, выражающую эту зависимость аналитически. Можно построить интерполяционные многочлены Лагранжа или Ньютона, значения которых в узловых точках будут совпадать с соответствующими значениями функциями из таблицы. Однако совпадение значений в узлах может вовсе не означать совпадение характеров исходной интерполирующей функции. Требование неукоснительного совпадения значений в узлах выглядит тем более неоправданным, если табличные значения функции получены в результате измерений и являются сомнительными.
Поставим задачу так, чтобы с самого начала обязательно учитывался характер исходной функции, т.е. необходимо найти функцию y=F(x) заданного вида, которая в узловых точках принимает значения как можно более близкие к табличным.
Вид приближающей функции можно определить графически.
Таких кривых может быть достаточно много. Наша задача - выбрать самый оптимальный вариант.
Рассмотрим один из распространенных методов нахождения приближающей функции.
Предположим, что приближающая функция в узловых точках принимает следующие значения:
x | x1 | x2 | … | xn |
y | y1 | y2 | … | yn |
F | ![]() | ![]() | … | ![]() |
Требование близости y1,…,ynк полученным
,… можно истолковать следующим образом.
Рассмотрим две точки в n-мерном пространстве:
Найдем такие параметры F(x), при которых расстояние между M и будет минимальным. Запишем это расстояние след.образом:
И потребуем, чтобы подкоренное выражение было минимальным.
Задача построения приближения функции fтеперь формулируется так: для функции f, заданной таблицей (1), найти функцию F определенного вида так, чтобы сумма квадратов разностей соответствующих координат была наименьшей.
Эта задача носит название приближение функции методом наименьших квадратов.
В экспериментальной практике в качестве приближающих функций в зависимости от характера точечного графика f часто используются следующие приближающие функции:
Очевидно, что когда вид приближающей функции установлен, задача сводится только к отысканию значений параметров.
Рассмотрим метод нахождения приближающей функции в общем виде на примере функции с тремя параметрами: y=F(a,b,c,x). Задача состоит в том, чтобы найти a,b,c. В каждой точке xif(xi,a,b,c)= .
Сумма квадратов разности соответствующих значений fиF будет иметь вид:
(4)
Эта сумма является функцией Ф (а,b,c) трех переменных (параметров a,b и c). Задача сводится к отысканию ее минимума. Используем необходимое условие экстремума:
Получаем систему для определения неизвестных параметров a, b, c.
(5)
Решив эту систему трех уравнений с тремя неизвестными относительно параметров a, b, c, мы и получим конкретный вид искомой функции F(x, a, b, c). Как видно из рассмотренного примера, изменение количества параметров не приведет к искажению сущности самого подхода, а выразится лишь в изменении количества уравнений в системе (5).
Естественно ожидать, что значения найденной функции F(x, a, b, c) в точках х1, x2,..., xn, будут отличаться от табличных значений y1, y2,..., yn. Значения разностей
yi-F(xi,a,b,c)=εi называются отклонениями.
Сумму квадратов отклонений находится по формуле , которая в соответствии с методом наименьших квадратов для заданного вида приближающей функции (и найденных значений параметров) должна быть наименьшей. Из двух разных приближений одной и той же табличной функции, следуя методу наименьших квадратов, лучшим нужно считать то, для которого сумма (4) имеет наименьшее значение.
Дата публикования: 2015-01-26; Прочитано: 257 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!