Нехай у результаті вимірів отримана дискретна таблиця деякої залежності:
Таблиця 1
…
…
Потрібно знайти формулу, що виражає цю залежність аналітично, тобто знайти функцію заданого виду , яка у точках , , …, приймає значення якомога ближчі до табличних значень , , …, .
Практично вигляд функції , що наближає, можна визначити таким чином. За таблицею 1 будується точковий графік функції , а потім проводитися плавна крива, що найкраще, по можливості, відображає характер розташування точок. За отриманою у такий спосіб кривою встановлюється вигляд апроксимуючої функції.
Для наближення функцій у залежності від характеру точкового графіка функції часто використовують такі функції: 1) , 2) , 3) , 4) , 5) , 6) , 7) , 8) , де , , , - невідомі параметри.
Коли вигляд функції, що наближається, встановлений, задача зводиться тільки до відшукання значень параметрів апроксимуючих функцій.
Задача наближення дискретної функції , заданої табл. 1, методом найменших квадратів формулюється наступним чином: знайти параметри функції визначеного виду так, щоб сума квадратів відхилень аналітичної функції від дискретної у кожній точці була найменшою.
Розглянемо метод відшукання параметрів функції, що наближає, у загальному виді на прикладі функції з трьома параметрами .
Будуємо функцію нев’язки (невідповідності) . Задача зводиться до відшукання мінімуму функції від параметрів , , . Скористаємося необхідною умовою екстремуму функції кількох змінних: , , , тобто
,
,
.
Розв'язавши цю систему трьох рівнянь із трьома невідомими , , , ми одержимо конкретний вид шуканої функції .
Природно очікувати, що значення знайденої функції у точках , , , будуть відрізнятися від табличних значень , , , . Значення різниць , () називаються відхиленнями вимірюваних значень від значень аналітичної функції . Неважко знайти суму квадратів відхилень , яка відповідно принципу найменших квадратів, для заданого виду апроксимуючої функції повинна бути найменшою.
Кращим наближенням вважається те, при якому сума має найменше значення.
Знаходження апроксимуючої функції у вигляді лінійної функції та квадратного тричлена (лінійна та квадратична регресії).
Шукаємо апроксимуючу функцію у вигляді
Знаходимо частинні похідні по параметрах , .
Складемо тепер систему
,
.
Після ділення кожного рівняння на , отримуємо
,
.
Уведемо позначення , , , .
Тоді система прийме вигляд
,
.
Після розв’язування цієї системи, одержимо значення шуканих параметрів та .
У випадку відшукання апроксимуючої функції у виді квадратного тричлена маємо
.
Знаходимо частинні похідні: , , .
Складемо систему
,
,
.
Після нескладних перетворень отримуємо систему трьох лінійних рівнянь із невідомими , і :
,
,
.
Тут , , .
Розв’язання системи дає значення параметрів , і для апроксимуючої функції виду 2).
Відшукання апроксимуючої функції у вигляді інших елементарних функцій
Покажемо як знаходження апроксимуючої функції із двома параметрами (див. 1)-8)) може бути зведена до відшукання параметрів лінійної функції.
Випадок 3). Степенева функція (геометрична регресія) .
Логарифмуємо за умови , : .
Оскільки функція наближує функцію , то функція буде наближенням для . Введемо нову змінну . Тоді буде функцією від : . Позначимо
Тепер задача звелася до апроксимації лінійної функції .
Оскільки нескладними перетвореннями даних задача зводиться до відшукання параметрів лінійного рівняння типу 1), то подібним чином наближуються усі інші функції 1)-8).
Тому основні кроки алгоритму можна сформулювати так:
1. Введення початкових даних.
2. Вибір виду рівняння регресії.
3. Перетворення даних до залежності лінійного типу.
4. Одержання параметрів рівняння регресії.
5. Обернене перетворення даних і обчислення суми квадратів відхилень обчислених значень функції від заданих.
6. Виведення результатів.
Приклад. Методом найменших квадратів побудувати многочлен другого степеня, що наближав би функцію, задану таблицею:
-1,71
-1,08
-0,45
0,18
0,81
1,44
2,04
0,1173
0,4934
0,7008
0,8862
0,9415
0,8748
0,7251
Шукатимемо многочлен у вигляді .
Отже, .
Для знаходження коефіцієнтів цього многочлена складаємо систему
Поділимо ліву і праву частини кожного з рівнянь на 7, упорядкуємо невідомі, і отримаємо систему рівнянь у такому вигляді
Для розв’язування системи скористаємося методом Гауса.
Таблиця 9.
Вільні члени
Контрольна сума
0,18000
1,62000
0,18000
1,62000
0,86313
1,62000
0,86313
4,72051
0,67701
0,37629
0,94683
3,47701
3,03942
8,15047
0,18000
1,62000
0,67701
3,47701
1,58760
0,57153
0,57153
2,09611
0,25443
-0,14993
2,41356
2,51771
0,36000
0,16026
1,52026
1,89036
-0,24152
1,64884
-0,12776
0,20625
0,84686
0,87224
1,20625
1,84686
Отже, .
Обчислимо відхилення .
Таблиця 10.
-1,71
-1,08
-0,45
0,18
0,81
1,44
2,07
0,1204
0,4750
0,7282
0,8799
0,9302
0,7882
0,7263
0,1173
0,4934
0,7008
0,8862
0,9415
0,8748
0,7251
0,0031
0,0184
0,0274
0,0063
0,0113
0,0866
0,0012
0,0000
0,0003
0,0008
0,0000
0,0001
0,0075
0,0000
Маємо .
Індивідуальні завдання.
Таблиця 1
варіант
варіант
варіант
0,2
0,6
1,2
1,4
1,6
1,7
1,8
1,9
2,3
2,5
2,8
3,1
2,5
6,2
2,6
0,3
1,4
6,5
6,4
2,5
0,4
1,2
6,8
-2
-1
3,1
2,8
2,5
2,0
1,7
2,2
3,5
3,2
2,9
2,1
3,0
3,2
3,5
-3
-1
3,1
3,6
4,2
4,8
5,6
6,4
-6
-4
-3
-1
2,5
1,2
0,4
-0,5
-1,3
1,1
-2
-1
1,5
7,7
1,3
1,3
4,6
7,7
-2
-1
-0,3
0,5
1,5
0,5
0,3
-0,2
-1,2
-1
2,1
2,2
2,3
2,4
2,5
2,5
2,4
-3
-2
-1
5,8
3,6
3,1
2,8
3,1
5,8
3,5
5,5
6,5
7,5
4,6
3,5
3,8
4,7
7,5
-6
-2
-1,9
0,6
2,0
2,7
4,1
6,7
-3
-1
1,7
3,3
5,1
6,6
5,6
4,0
3,5
-6
-4
-1
-2,0
-1,0
-2,3
-3,1
-3,5
-4,7
0,5
0,8
1,3
1,7
1,9
2,5
-2
-1
0,3
-0,5
-1,5
-0,5
-0,1
0,2
1,2
-4
-2
-1
-2,6
-1,7
-0,9
0,9
1,7
2,6
-3
-2
-1
1,7
1,2
1,0
0,5
-0,2
0,5
-1
-6,1
-5,8
-5,2
-4,8
-4,5
-5,0
-5,2
0,25
0,5
1,0
2,0
3,0
5,0
-2,8
0,0
0,9
1,9
2,5
2,8
-2
-1
1,8
1,2
0,2
-0,9
-1,9
2,4
-4
-3
-2
11,3
3,1
0,7
0,2
11,3
1,5
-1,0
0,7
2,6
2,8
2,0
2,2
-4
-3
-1
-1,8
-1,5
-1,1
-1,3
-1,4
-1,6
-1,9
4,6
5,7
5,9
5,6
4,7
4,1
-6
-5
-4
-3
-2
-1
-2,4
-2,5
-2,5
-2,4
-2,3
-2,2
-2,1
-6
-2
-2,6
1,9
1,5
2,7
5,4
5,0
1,7
1,9
2,5
2,9
3,1
2,8
2,4
1,5
2,0
2,5
3,5
4,5
5,5
3,1
1,3
0,6
0,0
0,6
2,5
-1
3,1
2,8
2,4
2,1
1,9
2,2
-3
-2
-1
-0,8
-0,5
-0,2
0,5
1,0
1,2
1,7
-2
-1,5
-1
1,5
-3,1
-4,1
-5,1
-5,6
-4,2
2,5
1,2
1,7
3,3
5,1
4,6
1,9
-4
-3
-1
9,5
0,1
-28
3,0
2,2
9,5
1,2
1,4
1,6
1,8
2,0
2,2
-2,3
-1,5
-0,1
2.0
4,1
3,3
1,7
1,9
2,4
2,7
3,1
2,5
-7
-5
5,4
3,5
1,3
2,4
-3,3
-5,2
-3,2
-2,1
1,3
2,1
3,9
4,2
5,8
4,3
3,1
-2,4
-3,5
2,3
3,1
3,3
3,4
3,7
3,2
2,9
1,1
0,25
0,5
1,0
2,0
3,5
5,0
-2,0
-2,5
-4,3
-5,2
-5,9
-6,2
-6
-2
-4,3
-2,2
-1,0
0,1
1,6
2,7
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
-4,2
-2,8
-2,2
-1,6
-1,3
-0,9
-2
-1
-0,3
0,5
0,8
1,8
0,8
0,4
0,0
4,7
5,1
5,5
5,8
6,2
6,6
-3
-2
-1
4,8
4,2
3,7
3,6
3,3
3,1
2,8
-1
3,1
4,5
4,9
5,1
5,5
5,2
5.0
-1,5
-1
1,5
6,0
2,8
1,6
2,8
6,0
8,7
-7,5
-6,5
-6,0
-5,5
-5,0
-4,5
8,4
4,3
4,0
4,4
5,3
8,4
-5
-3
-1
-5,6
-4,5
-3,5
-2,4
-1,3
0,3
-4
-2
-1
7,8
4,7
3,4
0,4
-1,2
-4,1
-1,2
-0,5
-0,2
0,3
0,7
1,1
1,4
1,5
2,5
3,5
4,5
5,5
6,5
0,0
2,0
2,2
2,3
2,4
Контрольні запитання
1. У чому полягає загальна постановка задачі апроксимації?
2. Що таке емпірична функція або формула?
3. У чому полягає різниця між задачами апроксимації та інтерполювання?
4. У чому полягає суть методу найменших квадратів?
5. Що є умовою мінімуму критерію квадратичного відхилення?
6. Як перевірити відповідність емпіричної формули даним експерименту?
7. Як одержати системи рівнянь для визначення параметрів при лінійному, квадратичному, показниковому та степеневому наближенні за методом найменших квадратів?
Классификация холодных блюд и закусок. Урок №2 Тема: Холодные блюда и закуски. Значение холодных блюд и закусок. Классификация холодных блюд и закусок. Кулинарная обработка продуктов...
ТЕРМОДИНАМИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ. 1. Особенности термодинамического метода изучения биологических систем. Основные понятия термодинамики. Термодинамикой называется раздел физики...
Приложение Г: Особенности заполнение справки формы ву-45
После выполнения полного опробования тормозов, а так же после сокращенного, если предварительно на станции было произведено полное опробование тормозов состава от стационарной установки с автоматической регистрацией параметров или без...
, яка у точках 
, 
, що наближає, можна визначити таким чином. За таблицею 1 будується точковий графік функції 
, а потім проводитися плавна крива, що найкраще, по можливості, відображає характер розташування точок. За отриманою у такий спосіб кривою встановлюється вигляд апроксимуючої функції.
, 2) 
, 3) 
, 4) 
, 5) 
, 6) 
, 7) 
, 8) 
, де 
, 
, 
, 
- невідомі параметри.
.
. Задача зводиться до відшукання мінімуму функції 
від параметрів 
, 
, 
, тобто
,
,
.
Розв'язавши цю систему трьох рівнянь із трьома невідомими 
.
, 
будуть відрізнятися від табличних значень 
, 
, (
) називаються відхиленнями вимірюваних значень 
від значень аналітичної функції 
, яка відповідно принципу найменших квадратів, для заданого виду апроксимуючої функції повинна бути найменшою.
, 
.
,
.
, отримуємо
,
.
, 
, 
, 
.
,
.
.
, 
, 
.
,
,
.
,
,
.
, 
, 
.
(див. 1)-8)) може бути зведена до відшукання параметрів лінійної функції.
.
, 
: 
.
наближує функцію 
, то функція 
буде наближенням для 
. Введемо нову змінну 
. Тоді 
: 
. Позначимо 
.
.
.
.
.
.
.
.
