Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Найменших квадратів.






При проведенні експериментальних досліджень часто виникає необхідність за результатами вимірів встановити функціональну залежність однієї величини від іншої величини . Загальний вигляд такої залежності, як правило, припускається відомим, але її конкретний вираз визначається певним набором числових параметрів, які є невідомими. І задача полягає в тому, щоб наближено визначити ці параметри, користуючись експериментальними даними.

Нехай експериментально отримано значень величини при відповідних значеннях величини :

 

 

Загальний вигляд функціональної залежності між величинами та встановлюється з теоретичних міркувань, або на підставі розташування на координатній площині точок . Нехай, наприклад, ці точки розташовано так, як показано на рис. 16.

Рис. 16.

 

Тоді функцію природно вважати лінійною: . При цьому параметри є невідомими. Нехай тепер точки розташовано так, як показано на рис. 17.

 

 

Рис. 17.

 

Тоді функцію природно вважати степеневою: . Параметри знову ж є невідомими.

Припустимо, що функція залежить від невідомих параметрів , тобто має вигляд:

. (21.1)

Нашою задачею буде визначити ці параметри таким чином, щоб функція (21.1) якомога краще узгоджувалася з експериментальними даними, що наведено у таблиці. Поширеним методом розв’язання цієї задачі є метод найменших квадратів. Полягає він у наступному. Розглянемо функцію

.

Ця функція буде характеризувати степінь розбіжності між експериментальними значеннями величини та теоретичними, які обчислено на підставі функції (21.1). Параметри підбираються так, щоб функція набула найменшого значення. Звідси й назва методу – сума квадратів відхилень теоретичних значень від експериментальних має бути найменшою.

Таким чином ми отримуємо задачу про знаходження мінімуму функції .

На підставі теореми про необхідні умови екстремуму значення повинні задовольняти систему рівнянь:

. (21.2)

Або у розгорнутому вигляді:

(21.3)

 

Таким чином отримали систему рівнянь з невідомими. В залежності від конкретного вигляду функції досліджується питання про розв’язки цієї системи.

Розглянемо випадок, коли функція лінійна, тобто . Функція у цьому випадку має вигляд:

.

Звідси:

Або:

(21.4)

Отримали систему двох лінійних алгебраїчних рівнянь з двома невідомими . Можна довести, що її визначник відмінний від нуля, і розв’язок системи (21.4) є саме точкою мінімуму функції .

Приклад. Нехай на підставі експерименту отримано наступні пари значень величин та :

 

       
    2, 5 0, 5

 

 

Шукаємо функцію у вигляді . Система (21.4) набуває вигляду:

Розв’язуючи цю систему, знаходимо: . Шукана залежність така:

.

Розташування точок та графік побудованої лінійної залежності показано на рис. 18.

 

Рис. 18.

 

Контрольні питання.

1. Що таке метричний простір? Наведіть приклади метричних просторів.

2. Який метричний простір називається повним?

3. Яка точка називається внутрішньою точкою множини?

4. Яка точка називається граничною точкою множини?

5. Яка точка називається межовою точкою множини?

6. Які множини називаються відкритими, які замкненими?

7. Що таке функція багатьох змінних? Що є геометричним зображенням

функції двох змінних?

8. Що називається лінією рівня функції двох змінних? Де використовуються

лінії рівня?

9. Наведіть означення границі функції багатьох змінних у точці.

10. Наведіть означення неперервності функції багатьох змінних у точці.

11. Що таке частинні похідні функції багатьох змінних?

12. Яка функція називається диференційовною у точці? Який зв’язок між

неперервністю функції в точці та її диференційовністю в цій точці? Чи до-

статньо для диференційовності функції в точці існування в цій точці час-

тинних похідних функції в цій точці?

13. Що таке диференціал функції багатьох змінних, який його зв’язок з при-

ростом функції?

14. Як можна використати диференціал функції для наближених обчислень?

15. Що таке похідна функції багатьох змінних за заданим напрямом?

16. Що таке градієнт функції? Який напрям характеризується градієнтом?

17. Що таке дотична площина та нормаль до поверхні? Який вектор є векто-

ром нормалі до поверхні?

18. Що таке точка екстремуму функції багатьох змінних? Чим відрізняється

екстремум функції від її найбільшого та найменшого значень? Які необ-

хідні умови екстремуму? Чи є ці умови також й достатніми?

19. Що таке умовний екстремум функції багатьох змінних?

20. У чому полягає ідея методу найменших квадратів?

 

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.