10655

Построение эмпирической формулы методом наименьших квадратов

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Лабораторная работа 6 Построение эмпирической формулы методом наименьших квадратов. Цель работы. Для опытных данных представленных в виде таблицы подобрать такую аналитическую зависимость которая бы приближенно выражала исследуемый процесс.

Русский

2013-03-30

280 KB

23 чел.

Лабораторная  работа  6

Построение эмпирической формулы

методом наименьших квадратов.

Цель работы.   Для опытных данных, представленных в виде таблицы   , подобрать такую аналитическую зависимость , которая бы приближенно выражала исследуемый процесс  .  Построить на координатной плоскости обе зависимости :   и  , дать  их сравни-тельную оценку.

Теоретические положения.   Если количество узлов интерполирова-ния   велико,  то получается высокая степень многочлена в случае интерпо-яции. Кроме того, данные могут содержать ошибки, которые при интерполи-ровании  повторятся  и  будет искажена.  В этом случае подбирается многочлен, график которого проходит не через заданные точки  (), а близко от них. Одним из эффективных методов такой реализации является  среднеквадратическое  приближение функции с помощью многочлена

                ,       (1)

где  .

На практике стараются подобрать аппроксимирующий многочлен как можно меньшей степени (обычно m=1,2,3). Мерой отклонения    от функции    на множестве заданных точек () является  величина

.       (2)

Коэффициенты многочлена (1) надо подобрать так, чтобы  S была минимальной. В этом и состоит     метод наименьших квадратов. 

Минимум функции  S  обычно находится, если приравнять нулю частные производные  …В результате получим систему линейных уравнений   m-го  порядка.

Для случая, когда  m=1 имеем линейную  зависимость  :

        ,                    (3)

коэффициенты которой находятся из нормальной системы

  ,

  .              (4)

Если  m=2, то    представляет собой квадратный трехчлен:

,                       (5)

коэффициенты которого вычислим, решая систему

,

,          (6)

,

например, методом Крамера.

Составление системы линейных уравнений для случая  m=3, имея ввиду выражения (4) и (6), не представляет большой трудности и может быть выполнено студентом самостоятельно.

Порядок выполнения работы.  

- в соответствии с заданным номером варианта, переписать таблицу опытных данных,

- во всех расчетах принять  ,

- по опытным данным определить “скрытую” зависимость , для чего нанести точки () на координатную плоскость и провести через них пунктирной линией наиболее вероятную функцию (прямую, параболу или кубическую параболу),

- после определения функции сделать вывод, например.

                      “вид зависимости  КВАДРАТИЧНАЯ”,

- записать предполагаемую эмпирическую формулу  в виде (3) или (5),

- в зависимости от вида , переписать требуемую нормальную систему

(4) или (6),

- для преобразования теоретической нормальной системы  к системе с числовыми коэффициентами, составить расчетную таблицу, в которую включить: , а также их суммы,

- подставить найденные суммы в систему (4) или (6) и решить ее, например, методом Крамера, записав при этом все определители и их значения,

- вычислить  коэффициенты  ,

- записать окончательное выражение для эмпирической формулы  ,

- сделать таблицу зависимости    для 21 значения аргумента, приняв шаг таблицы  ,

- на координатную плоскость нанести  график   (сплошная линия)  и  опытные данные  (в виде точек),

- сделать выводы по работе.

Варианты исходных данных.   Результаты  некоторого эксперимента     заданы  в табличной  форме  :

1

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

6

1

2

0.8

7

9

13

2

x

1

2

3

4

5

6

y

4

4

1

3

7

6

3

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

-12

-5

-4

-1

-5

-4

-12

4

x

0

2

4

6

8

10

y

-7

-1

-2

-1.5

-6

-10

5

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

9

4

1.4

-2

2

6

11

6

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

-8

-5

-2.2

-1.3

-3

-4

-12

7

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

3

4

0.5

3

3

11

12

8

x

0

1

2

3

4

5

6

y

7

8

2

3

2

7

6

9

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

-8

-7

-2

-3

-2.5

-8

-9

10

x

0

2

4

6

8

10

y

-4

-3

0

-2

-4.3

-12

11

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

11

5

2

-1

3

3

9

12

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

-6

-2

-0.3

1

-0.6

-4

-8

13

x

-6.5

-5.5

-4.5

-3.5

-2.5

-1.5

-1

y

9

2

3

0

4

6

11

14

x

0.5

1.5

2.5

3.5

4.5

5.5

y

9

3

4

2

5

7

15

x

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

-5.4

-1.7

-3.3

-2.2

-8.2

-9.6

16

x

0

2

4

6

8

10

y

-6.1

-1.4

-2.3

-1.4

-7.3

-8.8

17

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

7.4

3.5

1.4

-1.5

2

5

9

18

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

-12.4

-5

-1.5

1.2

-3

-7

-16.3

19

x

-6.5

-5.5

-4.5

-3.5

-2.5

-1.5

-0.5

y

12.2

4.3

5.1

0.4

6.3

5.7

11.8

20

x

0

1

2

3

4

5

6

y

7.3

5.4

5.9

1.4

5.2

6.8

9.8

21

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

-13

-4.5

-4.2

-3.1

-6.3

-7.1

-8.5

22

x

0

2

4

6

8

10

y

-7.4

-1.3

-2.5

-1

-6.8

-8.6

23

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

6.4

3.2

4.2

0.5

5.1

4.3

7.6

24

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

-6.4

-2.1

-3.4

-1.3

-2.9

-2.4

-7.3

25

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

6.3

2.5

2.2

-1.3

2.8

3.4

5.4

26

x

0

1

2

3

4

5

6

y

9.5

4.4

2.1

0.3

3.2

5.8

10.3

27

x

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

y

-4.4

-1.9

-2.4

-2.2

-5.8

-5.2

-9.4

28

x

0

2

4

6

8

10

y

-10

-2

-3.5

-2.1

-6.4

-12.3

29

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

15.4

8.6

2.8

3.5

3.4

7.3

14.2

30

x

-3

-2

-1

0

1

2

3

y

-14.6

-8.4

-3.2

0.4

-2.4

-7.2

-11.8

         Пример расчета.  

  1.  Цель работы: обработать результаты таблицы данных с целью подбора к ним формулы, найти эмпирическую формулу и построить график квадратичной зависимости через опытные данные, с минимумом квадратичного отклонения.
  2.  Исходные данные:

    - таблица опытных данных.

x

0

1

2

3

4

5

6

y

7

8

2

3

2

7

6

      

               

               

             - погрешность расчетов   =  10-3

             - количество данных  n = 7  

  1.  Определение «скрытой» зависимости  по опытным данным.

(сделать рисунок),

  1.  Вывод:  вид зависимости – КВАДРАТИЧНАЯ.

          

где неизвестные  найдем из нормальной системы

      

  требуемые  суммы найдем из таблицы.

  1.  Таблица расчетов сумм  для нормальной системы:

X

Y

x*x

x*x*x

x*x*x*x

x*y

x*x*y

0

7

0

0

0

0

0

1

8

1

1

1

8

8

2

2

4

8

16

4

8

3

3

9

27

81

9

27

4

2

16

64

256

8

32

5

7

25

125

625

35

175

6

6

36

216

1296

36

216

сумма

21

35

91

441

2275

100

466

                

  

  Запишем систему уравнений, подставляя суммы в нормальную систему.

    

  1.  Система уравнений

                         

  1.  Решаем систему методом Крамера.

 

 

                       

  1.  Эмпирическая  формула:

 

9.  Таблица из 21  точки в диапазоне исходных данных   ,

 

X

0

0,3

0,6

0,9

1,2

1,5

1,8

2,1

2,4

2,7

3

Y

7,976

7,088

6,288

5,575

4,950

4,414

3,965

3,603

3,330

3,145

3,047

x

3,3

3,6

3,9

4,2

4,5

4,8

5,1

5,4

5,7

6

y

3,037

3,115

3,281

3,535

3,876

4,306

4,823

5,428

6,121

6,902

10.  График эмпирической зависимости   и опытные данные  ().

Вывод по работе: в результате проделанной работы мы смогли построить график, который проходит в среднем через опытные данные, обеспечивая минимум квадратичного отклонения.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

29765. Классификация проводящих материалов, особенности тонкоплёночных металлов, проводящие материалы в микроэлектронике 52.44 KB
  Удельное сопротивление алюминия в 16 раза больше удельного сопротивления меди но алюминий в 35 раза легче меди. Недостатками меди являются её подверженность атмосферной коррозии с образованием оксидных и сульфидных плёнок. Например электропроводность меди очень чувствительна к наличию примеси. Содержание в меди 05 никеля олова или алюминия снижает электропроводность меди от 25 до 40.
29766. Классификация полупроводниковых материалов. Собственные и примесные полупроводники. Примеси в полупроводниках 29.49 KB
  Примеси в полупроводниках. Преднамеренное введение примеси называется легированием соответствующие примеси легирующие а полупроводник легированным или примесным. Кроме легирующих примесей существуют случайные или фоновые примеси непреднамеренно вводимые в полупроводник в процессе его производства и обработки. Фоновые примеси как правило ухудшают основные свойства материала и затрудняют управление ими.
29767. Монокристаллический кремний. Его применение, получение и свойства 36.46 KB
  Применение полупроводникового кремния. тонн кремния ежегодно Япония США Германия. Это базовый материал микроэлектроники который потребляет 80 полупроводникового кремния. Более 90 всех солнечных элементов изготавливаются из кристаллического кремния.
29768. Поликристаллический кремний. Применение, свойства, получение 26.53 KB
  Применение поликристаллического кремния Поликристаллический кремний весьма распространённый материал в технологии полупроводниковых приборов и интегральных схем. Возможность получения поликристаллического кремния с электрическим сопротивлением отличающимся на несколько порядков а также простота технологии привели к тому что он используется в технологии интегральных схем с одной стороны в качестве высокоомного материала затворов нагрузочных резисторов а с другой в качестве низкоомного материала межсоединений. Достоинства разводки на основе...
29770. Полупроводниковые соединения типа 29.44 KB
  Лазеры на основе соединений типа используются в телекоммуникационных устройствах волоконнооптических линий связи принтерах устройствах записи и считывания CD и DVD дисках. Свойства соединений типа Соединения типа образуются в результате взаимодействия элементов 3ей А подгруппы периодической системы с элементами 5ой В подгруппы за исключением висмута и таллия. Соединения типа классифицируются по элементу пятой группы т.
29771. Полупроводниковые соединения типа. Свойства соединений типа 23.32 KB
  Применение соединений типа Наиболее широкое применение соединения находят в качестве люминофоров и материалов для фоторезистов. Изготовление фоторезистов на основе соединений типа связано прежде всего с использованием сульфида кадмия селенида кадмия твёрдые растворы на основе . На основе полупроводников типа изготавливают датчики различного диапазона излучения.
29772. Диэлектрические материалы 37.85 KB
  Пассивные это электроизоляторные и конденсаторные материалы. Пассивные неорганические диэлектрики применяемые в электронной технике можно разделить на стекловидные диэлектрики керамику монокристаллические диэлектрические материалы органические и композиционные материалы. Активные диэлектрики это материалы свойствами которых можно управлять в широких пределах с помощью внешних воздействий.
29773. Классификация и особенности материалов электронной техники. Структура материалов. Обозначение кристаллографических плоскостей и направлений кристалла 25.27 KB
  Структура материалов. Классификация и особенности материалов электронной техники. Электрофизические свойства являются одним из основных свойств материалов определяют их применение в электронной технике.