💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Проведение экстраполяции

В математике экстраполяцией называется предсказание поведения некоторой зависимости по имеющимся измерениям ее характеристики в определенной, иногда довольно узкой области.

В MathCAD экстраполяция основывается на анализе поведения зависимости в нескольких точках.

Функцией, реализующей алгоритм линейной экстраполяции является встроенная функция

predict (y, m, n),

где y – вектор эмпирических значений экстраполируемой характеристики по оси ординат. Особенность алгоритма, используемого функцией, заключается в том, что экстраполяцию он делает только на основании y -координат выборки при постоянном шаге по оси абсцисс;

m – количество ближайших к правой границе выборки точек, на основании которых проводится экстраполяция;

n – количество точек в просчитываемом векторе прогноза.

При помощи функции «predict» можно проводить довольно эффективную экстраполяцию непрерывных, периодических или осциллирующих функций в относительно неширокой области.

Выполнить пример:

Предсказать поведение кривой затухающих колебаний.

Для этого зададим вектор из y-координат его 101-ой точкой на промежутке от 0 до 3 π. Шаг изменения переменной при определении вектора данных должен быть постоянным. Организуем вектор путем использования ранжированных переменных.

Далее зададим векторы экстраполяции при помощи функции «predict».

Чтобы сравнить степень влияния количества анализируемых точек выборки на качество предсказания, определим три экстраполяционных вектора при различных значениях параметра m. Размерность этих векторов определим, например, 150.

Строим графики векторов приближений (рис. 6.39).

Рис. 6.39 Графики векторов приближений

При этом переменная для векторов экстраполяции может быть определена прибавлением к вектору x соответствующей координаты крайнего значения в выборке (3π).

5.5 Контрольные вопросы

- дать понятие о кусочно-линейной интерполяции.

- дать понятие о сплайновой интерполяции.

- какая функция используется для выполнения кусочно-линейной интерполяции.

- пояснить этапы проведения сплайн-аппроксимации.