Mavzu: approksimatsiya masalasini yechishda eng kichik kvadratlar usuli. Chiziqli va kvadratik modellar



Download 0,68 Mb.
bet2/2
Sana17.07.2022
Hajmi0,68 Mb.
#812304
1   2
Bog'liq
Mavzu approksimatsiya masalasini yechishda eng kichik kvadratla

Yechilishi: Funksiya jadval qiymatlari bilan birga jadvalda bir yo’la (6.3) va (6.4) sistemalar uchun zarur bo’ladigan yig’indilarni ham hisoblaymiz.



















0

0

-2

0

0

0

0

0

1

0,1

-2,394

0,01

0,001

0,0001

-0,239

-0,024

2

0,2

-2,772

0,04

0,008

0,0016

-0,554

-0,111

3

0,3

-3,128

0,09

0,027

0,0081

-0,938

-0,282

4

0,4

-3,456

0,16

0,064

0,0256

-1,382

-0,553

5

0,5

-3,75

0,25

0,125

0,0625

-1,875

-0,938

6

0,6

-4,004

,036

0,216

0,1296

-2,402

-1,441

7

0,7

-4,212

0,49

0,343

0,2401

-2,948

-2,064



2,8

-25,716

1,4

0,784

0,4676

-10,338

-5,413

Bu jadvalda hisoblangan qiymatlarga ko’ra berilgan jadval funksiya uchun (6.3) (6.4) sistemalar tuzamiz va chiziqli hamda kvadratik bog’lanish modellarini tuzamiz. Chiziqli model uchun





sistema hosil bo’ladi. Bu sistemadan topiladi va chiziqli bog’lanish modeli ko’rinishi hosil bo’ladi. Shuningdek kvadratik model uchun





sistema hosil bo’ladi. Bu sistemadan topiladi. Kvadratik bog’lanish modeli ko’rinishi hosil bo’ladi. Quyidagi jadvalda chiziqli va kvadratik bog’lanishmodellari bo’yicha hisoblangan funksiya qiymatlari va ularning xatoliklari keltirilgan.



















0

0

-2

-2,1

-1,99

0,1

0,01

1

0,1

-2,394

-2,4184

-2,385

0,022

0,009

2

0,2

-2,772

-2,7368

-2,752

0,035

0,02

3

0,3

-3,128

-3,055

-3,093

0,073

0,035

4

0,4

-3,456

-3,374

-3,406

0,082

0,05

5

0,5

-3,75

-3,692

-3,693

0,058

0,06

6

0,6

-4,004

-4,01

-3,952

0,006

0,052

7

0,7

-4,212

-4,329

-4,184

0,117

0,038

Bu jadvalga ko’ra berilgan misol uchun kvadratik bog’lanish modeli ancha yaxshi ekanligi ko’rinib turibdi. Bu yerda hamda belgilashlar ishlatilgan. xatoliklar deyarlik bir xil tartibda bo’lganligi uchun bu misolda tasodifiy xatoliklar yo’q ekan degan xulosaga kelamiz. Agar biror qiymati boshqalaridan keskin farq qiladigan darajada katta bo’lsa, bu qiymatda tasodifiy xatolikka yo’l qo’yilgan deb jadvaldan shu qiymatni chiqarib tashlab keltirilgan algoritm bo’yicha tuzatilgan model tuziladi.



topshiriq variantlari
Berilgan jadvaldan k = 2(n–1) nomerdan boshlab 10 tа qiymat ko’chirib olinsin. bunda n talabalarni guruh jurnalidagi tartib raqami. Jadvaldagi variantga deb olinadi va variant jadvali i=0,1,2,…,9 ko’rinishida belgilanadi. Jadval qiymatlaridagi sistematik bartaraf qilib bo’lmas xatoliklar tartibi tartibida ekanligi ma’lum deb funksiyaning ; ; ; nuqtalaridagi qiymatlarni aniqlang.
Berilgan to’liq jadval asosida (n=a) eng kichik kvadratlar usuli asosida chiziqli va kvadratik bog’lanish modellarini tuzing. Bu model qiymatlari bilan jadval qiymatlari farqlari aniqlansin. Kvadratik model asosida jadvalda tasodifiy xatolar bo’lsa aniqlansin. Bu xato qiymat jadvalidan chiqarib tashlansin va jadvalning qolgan qismi bo’yicha tuzilgan kvadratik bog’lanish modeli tuzilsin. Tuzilgan asosida funksiyaning , , nuqtalardagi taqribiy qiymatlari hisoblansin.
Variant (i=21-31)


i

x

y

25

-0.5

-1.9375

26

-0.4

0.3216

27

-0.3

2.5761

28

-0.2

4.7936

29

-0.1

6.9441

30

0.0

9.0370

31

0.1

10.9361

32

0.2

12.7296

33

0.3

14.3601

34

0.4

15.8096


#include
#include
#include
using namespace std;
int i;
float n, x[100], xS, y[100], yS, x2[100], x2S, xy[100], xyS, a0, a1, a;
int main(int argc, char *argv[])
{
cout<cout<for(i=1; i<=n; i++) {
cin>>x[i]; xS+=x[i];
}
cout<cout<for(i=1; i<=n; i++) {
cin>>y[i]; yS+=y[i];
}
cout<cout<for(i=1; i<=n; i++) {
x2[i]=x[i]*x[i]; cout<}
cout<cout<for(i=1; i<=n; i++) {
xy[i]=x[i]*y[i]; cout<}
cout<

a0=(-xyS/xS+yS/n)/(-x2S/xS+xS/n); cout<if(a1<0) cout<

cout<

for i in range(0,n):


x.append(float(input(f"x[{i}]:")))
for i in range(0,n):
y.append(float(input(f"y[{i}]:")))

for i in range(0,n):


x2.append(x[i]**2)
x3.append(x[i]**3)
x4.append(x[i]**4)
x2y.append(x2[i]*y[i])
xy.append(x[i]*y[i])
a=np.array([x,y,x2,x3,x4,xy,x2y])
df=pd.DataFrame(a.T,columns=["x","y","x2","x3","x4","xy","x2y"])
print(df)

A = np.array([[a[4].sum(), a[3].sum(), a[2].sum()], [a[3].sum(), a[2].sum(), a[0].sum()], [a[2].sum(), a[0].sum(), n]])


b = np.array([a[6].sum(), a[5].sum(), a[1].sum()])
s = np.linalg.solve(A, b)
print("y = %5.2fx^2 + (%5.2f)x + (%5.2f)" % (s[0], s[1], s[2]))

2-kvadratik model ni ishlatib o’z varyantimni ishlab ko’rdim





Download 0,68 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish