![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Во многих случаях экспериментальные данные могут быть аппроксимированы не только полиномами различных порядков. Это обусловлено физическими, экономическими и другими законами исследуемых процессов, а также опытом испытателя. Если, например, испытатель уверен, что параметры какого-либо прибора, снятые с испытательного стенда, по своим физическим характеристикам являются близкими к экспоненциальным, то нет смысла аппроксимировать их полиномами. Также экспериментальные данные могут быть аппроксимированы показательными, логарифмическими, тригонометрическими и другими функциями.
В качестве примера рассмотрим аппроксимацию экспериментальных данных, приведенных в таблице 5.3, экспоненциальной функцией , где
и
- параметры искомой функции, которые требуется определить.
Сформулированную задачу будем решать методом наименьших квадратов. Функция в этом случае запишется так:
.
Расписав необходимые условия экстремума этой функции по переменным и
, и, сделав несложные преобразования, получим СЛАУ второго порядка вида:
Решая эту систему любым известным методом, определим коэффициенты экспоненциальной функции и
.
Пример 5.3. По заданной в таблице 5.3 системе точек
Таблица 5.4.
![]() | 0,7 | 1,39 | 1,65 | 1,93 | 2,2 | 2,45 | 2,79 | |
![]() | 0,05 | 0,07 | 0,24 | 0,42 | 0,66 | 0,78 | 0,89 | 1,07 |
методом наименьших квадратов построить аппроксимационную экспоненциальную функцию вида:
.
Для этого необходимо вычислить следующее суммы:
,
,
,
,
и решить СЛАУ второго порядка относительно неизвестных коэффициентов и
:
Значения неизвестных коэффициентов равны: ,
.
Тогда искомая экспоненциальная функция будет иметь вид:
.
График этой функции, а также экспериментальные данные в таблице 5.4, приведены на рисунке 5.3.
Рис.5.3.
Дата публикования: 2015-01-23; Прочитано: 196 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!