Аппроксимация - данные
Cтраница 1
Аппроксимация данных по давлению насыщенного пара является часто встречавшейся задачей физической химии. [1]
Изложенная аппроксимация данных построена для интенсивности напряжений на контуре породного образца без учета релаксации напряжений вследствие физической нелинейности. Более точное определение параметров основывается на решении задачи о ползучести толстостенного цилиндра, соответствующей условиям испытания трубчатых образцов каменной соли. [2]
 |
Два варианта решения задачи регрессии. [3] |
Примеры аппроксимации данных, рассмотренные ранее с применением встроенных функций из табл. 5.1 и 5.2, могут быть успешно решены и с применением функций Minimize и Maximize. [4]
Ьт определяются аппроксимацией данных, полученных на основе исторического обзора. [5]
Хорошим средством для аппроксимации данных со средней точностью является кубическая сплайн-фуикция. [6]
Не следует полагать, что аппроксимация данных при однозначной величине п или т, особенно если их значение велико, обязательно характеризует единственный процесс. В действительности это значение чаще всего является средней опытной величиной, и процесс спекания включает ряд последовательных стадий с разными показателями степенной зависимости. [7]
Рассмотрим поочередно все три способа аппроксимации данных. [8]
Следует подчеркнуть различие между предсказанием и аппроксимацией данных о равновесии по уравнению Маргулеса 5-го порядка. В первом случае используются только данные о равновесии для двух составов органического слоя, для второго необходимо располагать данными для всего концентрационного интервала. [9]
 |
Зависимость безразмерного диффузионного потока на частицу q от параметра СТ. [10] |
Значения В и / 3 находятся путем аппроксимации данных, приведенных в указанной работе. [11]
 |
Окно конструирования нейронной сети. [12] |
Во-первых, для хорошей ( гладкой) аппроксимации данных общее число связей сети должно быть в несколько раз ( лучше на порядок) меньше числа обучающих примеров. [13]
Предложено аналитическое представление диаграмм деформирования, основанное на онлайновой аппроксимации экстремальных данных со сглаживанием. Разработанная процедура представлена в виде отдельного программного модуля на языке Фортран в системе программ метода конечных элементов. Выполненные численные эксперименты показывают высокую точность моделирования упруго-пластических свойств материала во всем диапазоне нагружения. [14]
Самый простой и поэтому целесообразной для начала работы является аппроксимация данных прямой линией. Это означает, что по экспериментальным точкам проводится прямая, которая в первом приближении принимается как описание ( выражение) закономерности расположения экспериментальных точек. В разведочном анализе аппроксимирующая прямая проводится на глаз; на этой стадии нецелесообразно использовать более строгий, но и трудоемкий метод наименьших квадратов. Конечно, чем больше расположение исходных точек похоже на прямую, тем аппроксимация будет лучше и полнее, поэтому надо стараться исходные данные преобразовать так, чтобы зависимость имела линейный вид. Для нахождения остатков нужно из экспериментальных данных вычесть аппроксимацию. [15]
Страницы: 1 2 3 4