Методы обработки числовых данных

Август 2, 2022

Главная
Информатика
Методы обработки числовых данных

Содержание

2. Методы обработки числовых данных Таблицы Экспериментальные данные 2 подхода Интерполяция – аппроксимирующая функция должна пройти через
3. Интерполяция Сущность интерполяции состоит в отыскании значения функции в некоторой промежуточной точке Mathcad: линейная; сплайн-интерполяция.
4. Линейная интерполяция
5. Линейная интерполяция linterp(X,Y,x) X – вектор табличных значений аргумента; Y – вектор табличных значений функции; x
6. Линейная интерполяция
7. Сплайн-интерполяция interp(vs,X,Y,x) vs – вектор вторых производных, созданный функцией lspline(X,Y), pspline(X,Y) или сspline(Х,Y); X – вектор
8. Сплайн-интерполяция lspline(X,Y) – создает вектор коэффициентов кривой, которая приближается к прямой линии в граничных точках; pspline(X,Y)
9. Сплайн-интерполяция
10. Сплайн-интерполяция
11. Изменение размерности матриц
12. Сплайн-интерполяция
13. Сплайн-интерполяция (индивидуальное задание)
14. Сплайн-интерполяция (индивидуальное задание) Компонент Microsoft Excel
15. Использование компонента Microsoft Excel
16. Использование компонента Microsoft Excel
17. Использование компонента Microsoft Excel
18. Использование компонента Microsoft Excel Изменение свойств компонента Microsoft Excel
19. Обработка экспериментальных данных Метод наименьших квадратов
20. Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad Тестовая функция
21. Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad
22. Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad Тестовая функция
23. Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad
25. Скачать презентацию

Слайд 2

Методы обработки числовых данных
Таблицы
Экспериментальные данные
2 подхода
Интерполяция – аппроксимирующая функция должна пройти через

все точки
Регрессия – аппроксимирующая функция не обязательно должна проходить через все точки

Цель
Получение функциональной зависимости y = f(x)

Слайд 3

Интерполяция
Сущность интерполяции состоит в отыскании значения функции в некоторой промежуточной точке
Mathcad:
линейная;
сплайн-интерполяция.

Слайд 4

Линейная интерполяция

Слайд 5

Линейная интерполяция
linterp(X,Y,x)
X – вектор табличных значений аргумента;
Y – вектор табличных значений

функции;
x – значение аргумента, при котором вычисляется интерполирующее значение функции.

Слайд 6

Линейная интерполяция

Слайд 7

Сплайн-интерполяция
interp(vs,X,Y,x)
vs – вектор вторых производных, созданный функцией lspline(X,Y), pspline(X,Y) или сspline(Х,Y);

X – вектор табличных значений аргумента;
Y – вектор табличных значений функции;
x – значение аргумента, при котором вычисляется интерполирующее значение функции.

Слайд 8

Сплайн-интерполяция
lspline(X,Y) – создает вектор коэффициентов кривой, которая приближается к прямой линии

в граничных точках;
pspline(X,Y) – создает вектор коэффициентов кривой, которая приближается к квадратичной параболе в граничных точках;
cspline(X,Y) – создает вектор коэффициентов кривой, которая приближается к кубической параболе в граничных точках.

Слайд 9

Сплайн-интерполяция

Слайд 10

Сплайн-интерполяция

Слайд 11

Изменение размерности матриц

Слайд 12

Сплайн-интерполяция

Слайд 13

Сплайн-интерполяция (индивидуальное задание)

Слайд 14

Сплайн-интерполяция (индивидуальное задание)
Компонент Microsoft Excel

Слайд 15

Использование компонента Microsoft Excel

Слайд 16

Использование компонента Microsoft Excel

Слайд 17

Использование компонента Microsoft Excel

Слайд 18

Использование компонента Microsoft Excel
Изменение свойств компонента Microsoft Excel

Слайд 19

Обработка экспериментальных данных Метод наименьших квадратов

Слайд 20

Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad
Тестовая функция

Слайд 21

Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad

Слайд 22

Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad
Тестовая функция

Слайд 23

Метод наименьших квадратов Реализация в Mathcad