Система - нормальное уравнение
Cтраница 1
 |
Расчетные полярограммы в координатах г, ф и lg [ г7 ( 100 - ] ф.| Точность машинного расчета ( ДФУJj ( а и Ij ( б в зависимости от среднеквадратичной ошибки экспериментальных данных. [1] |
Система нормальных уравнений получается нелинейной относительно определяемых параметров, и для ее решения удобнее всего воспользоваться методом Ньютона. Весь расчет довольно трудоемок и должен выполняться с использованием электронных вычислительных машин. [2]
Система нормальных уравнений Гаусса (6.5) дает хорошие результаты по аппроксимации функций, если число измерений достаточно велико ( много больше, чем степень аппроксимирующего полинома) или ошибки измерений малы. В противном случае определитель системы оказывается близким к нулю и система становится, как говорят, плохо обусловленной. При этом возможны большие ошибки в оценке параметров аппроксимирующего полинома. [3]
Тогда система нормальных уравнений МНК имеет вид ( ХТРХ) В XrPY, где Y - вектор-столбец средних значений по соответствующему числу параллельных опытов. Это усреднение необходимо, чтобы привести в соответствие размеры матриц, входящих в систему нормальных уравнений. [4]
Составление системы нормальных уравнений для полиномов выше первого порядка осуществляют аналогичным способом. При этом нелинейные члены уравнения регрессии рассматривают как самостоятельные переменные. [5]
Решение системы линейных нормальных уравнений (3.15) можно выполнить на ЭВМ по стандартной программе на базе метода Гаусса, включаемой обычно в набор стандартных программ, входящих в программное обеспечение ЭВМ. [6]
Решая систему нормальных уравнений, полученную методом наименьших квадратов из сформированного уравнения, находим его коэффициенты. [7]
Решив систему нормальных уравнений относительно неизвестных Z0, Zi, Z2, находят линейное приближение тренд-поверхности. [8]
Возможность составления системы нормальных уравнений связана только с дифференцируемостью F ( Q), но при нелинейном характере F ( Q) относительно параметра Q / решение системы (1.76) усложняется. [9]
После решения системы нормальных уравнений всегда следует проверить найденные параметры. Однако в дальнейшем производить проверку на страницах пособия мы не будем, предоставляя возможность читателю сделать это самостоятельно, путем подстановки в нормальные уравнения. [10]
Для решения системы нормальных уравнений используются алгоритмы, учитывающие специфику регрессионных моделей. [11]
Формируется матрица системы нормальных уравнений. [12]
Такой вид системы нормальных уравнений МНК, во-первых, является более общим, так как система вида ( 6 - 4) получается из ( 6 - 8), если положить все x i. Во-вторых, если yi ao и Xji x находятся заранее, то число определяемых коэффициентов уменьшается на единицу. [13]
Подставляя в систему нормальных уравнений (2.4) статистические данные, определяют коэффициенты Ь0 и Ьг уравнения регрессии. [14]
 |
Кривая зависимости проходки от времени механического бурения. [15] |
Страницы: 1 2 3