37843

ПРИБЛИЖЕНИЕ ФУНКЦИЙ МЕТОДОМ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Метод среднеквадратического приближения функций заданных набором экспериментальных данных называется методом наименьших квадратов МНК. Рассмотрим применение метода наименьших квадратов для среднеквадратического приближения функции полиномом степени . Метод наименьших квадратов наиболее просто применить когда искомые параметры входят в аппроксимирующую зависимость линейно.

Русский

2013-09-25

304 KB

98 чел.

Лабораторная работа № 4

ПРИБЛИЖЕНИЕ  ФУНКЦИЙ  МЕТОДОМ  НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ

ЦЕЛЬ РАБОТЫ: изучить и программно реализовать на языке высокого уровня метод наименьших квадратов, исследовать его на тестовых задачах.

Элементы теории

В вычислительной практике часто возникает задача восстановления функции  на отрезке  , если известны ее значения  в отдельных фиксированных  точках  отрезка. Такая задача имеет место при табличном задании функции. Значения  в этом случае –  продукт измерения физической величины на наборе  аргумента . Чтобы приближенно восстановить функцию на всем отрезке , строят аппроксимирующую функцию , расчеты по которой в определенном смысле приближаются к экспериментально полученным значениям.

К табличному заданию функции прибегают также в том случае, когда аналитический вид функции  известен, но сложен и требует большого объема вычислений для определения ее отдельных значений. Над такой функцией, кроме того, трудно выполнить математические операции дифференцирования и интегрирования. Замена  приближенной функцией  позволяет упростить вычисления. Для этого по известному выражению  вычисляют небольшую таблицу ее значений и по ним, как и ранее, строят аппроксимирующую функцию .

В качестве аппроксимирующей функции  наиболее часто используют степенной полином

 (4.1)

при этом порядок полинома . Такую аппроксимацию называют полиномиальной. Она очень удобна, так как степенные полиномы просты по форме, легко вычисляются, дифференцируются и интегриру-  ются.

Для  периодической функции  в качестве  выбирают тригонометрические многочлены. Если аппроксимируемая функция обращается в бесконечность в заданных точках или вблизи них, то строят в классе рациональных функций.

Рассмотрим теперь, как вычисляются коэффициенты в (4.1) при полиномиальной аппроксимации.  Если значения  заданы точно, то коэффициенты  выбираются таким образом, чтобы значения полинома  в точках   совпадали с заданными значениями . Такую аппроксимацию назы-вают интерполяцией. Порядок полинома при интерполяции однозначно определяется количеством узлов интерполяции (так называют точки ):

.

Искомые коэффициенты полинома являются решением системы

 

число уравнений в которой совпадает с количеством неизвестных коэффициентов и узлов интерполяции.

При табличном задании функции приближенными значениями, полученными из эксперимента, не имеет смысла привлекать интерполяцию и  требовать совпадения  и  в точках. Ошибки измерения  функции  в узловых точках  будут внесены в интерполяционный полином и исказят истинную картину ее поведения. Как показывает практика,  в этом случае лучше аппроксимируют функции, построенные по методу среднеквадратического приближения.

При среднеквадратическом приближении за меру близости функций  и  принимается величина

,

где  – заданная неотрицательная весовая функция, учитывающая неодинаковую точность измерения  в точках .

Метод среднеквадратического приближения функций, заданных набором экспериментальных данных, называется методом наименьших квадратов (МНК).  МНК широко используется для обработки результатов измерения, оценки параметров известной зависимости, подбора вида зависимости, сглаживания и дифференцирования результатов наблюдений, идентификации и оценки параметров систем.

Рассмотрим применение метода наименьших квадратов для среднеквадратического приближения функции  полиномом  степени .  Пусть  – приближенные значения функции  в точках . Среди многочленов степени  найдем многочлен, обеспечивающий минимум выражению

 

Для определения значений коэффициентов полинома, обращающих  в минимум, приравняем к нулю частные производные от  по т. е.

 (4.2)

После несложных преобразований соотношений  (4.2) получим систему линейных алгебраических уравнений – го порядка (эти уравнения называют нормальными) относительно неизвестных коэффициентов :  (4.3)

Анализ системы (4.3) свидетельствует о том, что для ее формирования необходимо вычислить и запомнить в одномерном массиве  сумм вида

, (4.4)

являющихся значениями коэффициентов нормальных уравнений, и  таких сумм, как

,

представляющих правые части этих уравнений. Используя элементы одномерного массива, хранящего суммы (4.4), нетрудно сформировать матрицу коэффициентов системы (4.3), учитывая, что матрица коэффициентов имеет одинаковые значения вдоль каждой восходящей диагонали.

Коэффициенты  вычисляются путем решения системы линейных алгебраических уравнений (4.3), например, методом Гаусса. Являясь функцией случайных величин, эти коэффициенты также будут случайными, т. е. полученные значения  будут только оценками истинных значений. Для того, чтобы найти их точность, необходимо определить числовые характеристики их законов распределений.

Качество МНК-аппроксимации принято характеризовать остаточной дисперсией

 (4.5)

где – число степеней свободы. Из (4.5) следует, что из  наблюдений для определения коэффициентов полинома с помощью условных уравнений (4.3) достаточно использовать только  наблюдений. Остальные  наблюдения используются для уточнения оценок коэффициентов, т. е. уменьшения их рассеяния вокруг истинного значения – математического ожидания и уменьшения степени их взаимосвязи – коэффициентов ковариации, отражающих то обстоятельство, что оценки получены по одному и тому же статистическому материалу.

Замечание. Метод наименьших квадратов наиболее просто применить, когда искомые параметры входят в аппроксимирующую зависимость линейно. Более сложные приближающие функции сводят к многочленным путем  замены переменных (если это возможно). Например, зависимость  преобразуют  к  заменой .

Описание алгоритма

Алгоритм МНК-аппроксимации реализуется следующим образом:

Алгоритм 4.1

  1.  Ввести табличные данные  (если аппроксимирующая функция  нелинейна относительно коэффициентов аппроксимации, то предварительно следует линеаризовать ее путем походящей замены переменных).
  2.  Ввести число измерений  и степень аппроксимирующего полинома
  3.  Вычислить суммы  и разместить их в одномерном массиве размером .
  4.  Сформировать  матрицу коэффициентов  размером  путем выполнения операции присваивания:
  5.  Сформировать правые части системы (4.3) по правилу:

  1.  Определить коэффициенты , решив методом Гаусса сформированную систему (4.3).
  2.  Вычислить по соотношению (4.5) остаточную дисперсию и на этой  основе среднеквадратическое отклонение .
  3.  Пересчитать коэффициенты, если это необходимо для перехода к исходной нелинейной аппроксимирующей функции , и напечатать их.
  4.  Вывести в графическом виде построенную функцию .

Задание

  1.  Написать, отладить и исследовать на задаче, предложенной преподавателем (см. ниже перечень задач), программу приближения функций методом наименьших квадратов.

Содержание электронного  отчета

1.  Текст программы.

  1.  Задача, результаты ее решения, графики функций  и , таблица  

Задачи

1. Аппроксимировать искомую зависимость атмосферного давления (в мм. рт. ст.) от барометрической высоты (в км) функцией , используя экспериментальные данные:

H (км)

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

P (мм.р.с.)

760.0

674.8

598.0

528.9

466.6

410.6

360.2

2. Найти по методу наименьших квадратов приближенное представление многочленом 4-й степени функции по ее значениям в точках

3. Аппроксимировать многочленом второй степени такие данные:

x

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

y

3

87

156

210

238

252

239

211

158

90

-5

4. В теории резания зависимость скорости резания  (м/мин) от площади поперечного сечения стружки  (мм2) выражается эмпирической формулой  . Найти коэффициенты  и  методом наименьших квадратов, если заданы следующие значения   и :

F    (мм2)

1.1

1.4

1.7

2.1

2.6

4.7

6.1

v   (м/мин)

25.0

22.7

22.1

19.8

17.0

12.3

10.7

F    (мм2)

7.0

10.0

12.8

16.5

20.8

40.6

-

 (м/мин)

10.0

8.2

6.7

5.6

5.0

3.5

-

5. Зависимость коэффициента трения в подшипнике от температуры  выражается формулой  Найти  и  методом наименьших квадратов, если измерения дали такие результаты:

t

60

70

80

90

100

110

120

μ

0.0148

0.0124

0.0102

0.0085

0.0071

0.0059

0.0051

6. Результаты измерения сопротивления медного стержня при изменении температуры приведены в таблице:

19.1

25.0

30.1

36.0

40.0

45.1

50.0

76.30

77.80

79.75

80.80

82.35

83.90

85.0

Найти зависимость  методом наименьших квадратов.

7. В таблице приведены опытные данные зависимости теплоемкости воды C от температуры t (теплоемкость воды при  принята за единицу):

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

C

1.00762

1.00392

1.00153

1.00000

0.99907

0.99852

t

30

35

40

45

50

55

C

0.99826

0.99818

0.99828

0.99849

0.99878

0.99919

t

60.0

65.0

70.0

75.0

80.0

85.0

C

0.99967

1.00024

1.00091

1.00167

1.00253

1.00351

t

90.0

95.0

100.0

-

-

-

C

1.00461

1.00586

1.00721

-

-

-

Найти методом наименьших квадратов аппроксимирующий полином третьей степени.

8. Аппроксимировать полиномом второй степени по результатам десяти измерений зависимость скорости течения v (м/сек) от относительной глубины D:

D

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

v  (м/сек)

0.957

0.969

0.976

0.978

0.975

D

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

v  (м/сек)

0.968

0.954

0.939

0.918

0.894

9. При исследовании скорости истечения жидкости из щели получены данные (H напор жидкости, μ – коэффициент истечения):

H

0.164

0.328

0.656

0.984

1.312

1.640

μ

0.448

0.432

0.421

0.417

0.414

0.412

Найти методом наименьших квадратов коэффициенты уравнения

10. При падении парашюта в воздухе проведены измерения скорости падения v (м/с) и давления на поверхность парашюта P (кг/см2 ):

v (м/с)

2.40

3.50

5.00

6.89

10.00

P (кг/см2)

0.0141

0.0281

0.0562

0.1125

0.2250

Найти методом наименьших квадратов коэффициенты уравнения  P = a+ b v2.

11. В зависимости от времени t содержание влаги y в % от сухого остатка описывается экспериментальной зависимостью . По приведенным ниже данным эксперимента определить параметры a и b:

t (c)

0

20

40

60

80

100

y (%)

29.5

18.4

11.9

8.6

5.0

3.3

12. Зависимость коэффициента теплоотдачи γ (ккал/м2ּчасּград) от горизонтальной стенки к кипящей воде от разности температур Δt  стенки и кипящей воды выражается формулой  Найти коэффициенты a и b, располагая опытными данными:

Δt°C

6.10

7.50

8.88

11.10

12.20

γ

3185

5390

6860

10045

12740

13. При исследовании влияния температуры на ход хронометра получены такие результаты:

t

5.7

9.6

16.0

24.4

29.8

34.4

ω

2.60

2.01

1.34

0.94

1.06

1.25

Зависимость хода хронометра от температуры может быть представлена функцией ω=ω15+(t-15)β+(t-15)2γ. Найти методом наименьших квадратов значения ω15, β, γ.

14.В таблице помещены результаты измерения скоростей         (в км/сек) и расстояний  (в мегапарсеках) для десяти туманностей:

x, мегапарсек

1.20

1.82

3.31

7.24

8.92

v, км/сек

630

890

2350

3810

4630

x, мегапарсек

9.12

10.97

14.45

22.91

36.31

v, км/сек

4820

5230

7500

11800

19600

Полагая зависимость v от x линейной, т. е. , оценить методом наименьших квадратов коэффициенты a и b.

15.Данные таблицы показывают зависимость между потерей в весе  (в %) и температурой  (в 0С) для 16 проб почвы:

t, 0 C

37.8

40.6

43.3

46.1

49.4

55.6

62.2

67.2

y, %

3.71

3.81

3.86

3.93

3.96

4.20

4.34

4.51

t, 0 C

72.8

81.7

88.3

95.0

100.0

107.8

113.9

121.7

y, %

4.73

5.35

5.74

6.14

6.51

6.98

7.44

7.76

Построить аппроксимацию  в виде полинома третьей степени.

31


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

19497. Требования к структуре и функционированию Системы 34 KB
  Требования к структуре и функционированию Системы По функциональным признакам структура АС подразделяется на следующие категории Представлена на примере АСУТП как системы с наиболее жесткими требованиями. Для АС других типов расписываются собственные требования: ...
19499. Тендер 27 KB
  Тендер АСУТП должна в обязательном порядке предусматривать полную замену устаревших средств КИП на современные. В обязательном порядке должна предусматриваться связь с заводской локальной и с корпоративной вычислительной сетью. Выбор конкретного поставщика...
19500. Типы взаимодействия с контроллерами 41 KB
  Типы взаимодействия с контроллерами. Центральное звено систем автоматизации микропроцессорный контроллер объединяет под этим названием ряд классов и типов универсальных микропроцессорных средств которые удовлетворяют запросам разных категорий заказчиков. По...
19501. Аппаратная реализация связи с устройствами ввода/вывода 167.5 KB
  Аппаратная реализация связи с устройствами ввода/вывода. Для организации взаимодействия с контроллерами могут быть использованы следующие аппаратные средства: COM порты. В этом случае контроллер или объединенные сетью контроллеры подключаются по протоколам RS...
19502. Программные средства для операторских станций в системе автоматизации управления производством (SCADA – системы) 28 KB
  Программные средства для операторских станций в системе автоматизации управления производством SCADA – системы Программные системы и пакеты прикладных программ обеспечивающие работу компьютерных операторских станций в литературе получили наименование SCADAпрогра...
19503. Характеристики SCADA – систем 34.5 KB
  Характеристики SCADA – систем 1. Общие данные SCADAпрограмм: фирмаразработчик; год первого выпуска и общий тираж характеристика опыта фирмы отработанности и популярности SCADAпрограммы; распространители в России и СНГ: примеры предприятий в России эксплуатирующ...
19504. Выбор SCADA – программы для конкретной системы автоматизации производства 33 KB
  Выбор SCADA – программы для конкретной системы автоматизации производства При выборе SCADAпрограммы для конкретного проекта необходимо вначале четко определить набор требований к характеристикам операторских станций. На их основе определяются требования к SCADAпрограмм...
19505. Этапы построения локальных систем автоматизации. Краткая характеристика этапов 24.5 KB
  Этапы построения локальных систем автоматизации. Краткая характеристика этапов. 1.Анализ технологического процесса как объекта управления выявление его существенных особенностей важных с точки зрения задач автоматизации. На этом этапе: – Определяется производ