Численные методы

Построение аппроксимирующих полиномов второго порядка методом наименьших квадратов при всех одинаковых весовых коэффициентах. Методика определения значения среднеквадратической погрешности и квадратичного критерия близости. Общий вид формулы Эйлера.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании
Вид контрольная работа
Язык русский
Прислал(а) Incognito
Дата добавления 23.01.2017
Размер файла 750,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Анализ методов идентификации, основанных на регрессионных процедурах с использованием метода наименьших квадратов. Построение прямой регрессии методом Асковица. Определение значения дисперсии адекватности и воспроизводимости, коэффициентов детерминации.

    курсовая работа [549,8 K], добавлен 11.12.2012

  • Построение аппроксимирующей зависимости методом наименьших квадратов. Расчет интеграла по Ричардсону. Последовательность действий при аппроксимации экспоненциальной зависимостью. Определение корня уравнения методом простых итераций и решение задачи Коши.

    курсовая работа [550,5 K], добавлен 13.03.2013

  • Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет коэффициентов аппроксимации, детерминированности в Microsoft Excel. Построение графиков функций, линии тренда.

    курсовая работа [590,9 K], добавлен 10.04.2014

  • Идентификация объектов методом наименьших квадратов, построение линейной модели для неравноточных измерений входной величины. Численные процедуры оценивания параметров нелинейной регрессии; аналитическая модель химического реактора; линеаризация.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 12.12.2010

  • Рассмотрение основных способов идентификации объектов: реккурентного; с использованием степенных полиномов; ортогональных полиномов Чебышева; методом наименьших квадратов для авторегрессионной модели. Алгоритм построения простых диагностических тестов.

    курсовая работа [1,9 M], добавлен 14.06.2012

  • Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет аппроксимаций в табличном процессоре Excel. Описание программы на языке Turbo Pascal; анализ результатов ее работы.

    курсовая работа [390,2 K], добавлен 02.01.2015

  • Обработка экспериментальных данных с помощью программных продуктов. Редактирование и оформление электронных табличных расчётов. Метод наименьших квадратов: применение в качестве критерия близости суммы квадратов отклонений заданных и расчетных значений.

    курсовая работа [275,5 K], добавлен 07.03.2011

  • Определение параметров линейной зависимости из графика. Метод парных точек. Метод наименьших квадратов. Блок-схема программного комплекса в Microsoft Visual Studio и Microsoft Excel. Инструкция пользователя, скриншоты. Общий вид программного кода.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 29.11.2014

  • Разработка алгоритма аппроксимации данных методом наименьших квадратов. Средства реализации, среда программирования Delphi. Физическая модель. Алгоритм решения. Графическое представление результатов. Коэффициенты полинома (обратный ход метода Гаусса).

    курсовая работа [473,6 K], добавлен 09.02.2015

  • Численное решение задачи Коши для обыкновенного дифференциального уравнения первого и второго порядка методом Эйлера и Рунге-Кутты и краевой задачи для ОДУ второго порядка с применением пакета MathCad, электронной таблицы Excel и программы Visual Basic.

    курсовая работа [476,2 K], добавлен 14.02.2016

  • Определение зависимости одной физической величины от другой. Применение метода наименьших квадратов с помощью программного обеспечения Mathcad. Суть метода наименьших квадратов. Корреляционный анализ, интерпретация величины корреляционного момента.

    курсовая работа [63,8 K], добавлен 30.10.2013

  • Традиционные языки высокоуровневого программирования. Обзор методов интегрирования. Оценка апостериорной погрешности. Численное решение систем линейных уравнений. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов. Решение дифференциальных уравнений.

    методичка [6,4 M], добавлен 23.09.2010

  • Развитие навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel и программным продуктом MathCAD и применение их для решения задач с помощью электронно-вычислительных машин. Схема алгоритма. Назначение функции Линейн и метода наименьших квадратов.

    курсовая работа [340,4 K], добавлен 17.12.2014

  • Точность вычислений, классификация погрешностей. Оценка апостериорной погрешности, численное дифференцирование. Численное решение систем линейных уравнений. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов. Решение нелинейных уравнений с неизвестным.

    методичка [611,8 K], добавлен 10.10.2010

  • Построение графика функции. Поиск корней уравнения методом половинного деления. Определение минимума функции методом перебора и значения аргумента. Вычисление определенного интеграла на заданном отрезке с использованием метода правых прямоугольников.

    контрольная работа [316,1 K], добавлен 13.11.2014

  • Обзор методов решения в Excel. Рекурентные формулы метода Эйлера. Метод Рунге-Кутта четвертого порядка для решения уравнения первого порядка. Метод Эйлера с шагом h/2. Решение дифференциальных уравнений с помощью Mathcad. Модифицированный метод Эйлера.

    курсовая работа [580,1 K], добавлен 18.01.2011

  • Определение ускорения свободного падения с помощью физического маятника. Период колебания физического маятника. Нахождение ускорения свободного падения методом наименьших квадратов. Решение задач методами Гаусса-Ньютона и квазиньютоновскими методами.

    лабораторная работа [32,4 K], добавлен 29.03.2015

  • Решения алгебраических уравнений методом выделения корней. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов; дихотомия, бисекция. Одномерная оптимизация многоэкстремальных функций; метод золотого сечения. Многомерная оптимизация градиентным методом.

    курсовая работа [956,7 K], добавлен 04.03.2013

  • Идентификация объектов методом наименьших квадратов. Анализ коэффициентов парной, частной и множественной корреляции. Построение линейной модели и модели с распределенными параметрами. Итерационный численный метод нахождения корня (нуля) заданной функции.

    курсовая работа [893,3 K], добавлен 20.03.2014

  • Аппроксимация функции зависимости крутящего момента косозубого шестеренного пневмодвигателя К3М от числа оборотов вала в безразмерных величинах с помощью Microsoft Excel и PTC MathCad. Суть метода наименьших квадратов. Оценка точности аппроксимации.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 10.03.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.