Аппроксимация функции методом наименьших квадратов
2.5 Методика решения нормальных уравнений
Один из возможных способов минимизации критерия аппроксимации (2) предполагает решение системы нормальных уравнений (3). При выборе в качестве аппроксимирующей функции линейной функции искомых параметров нормальные уравнения представляют собой систему линейных алгебраических уравнений.
Содержание
- 1. Цель работы
- 2. Методические указания
- 2.1 Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов
- 2.2 Постановка задачи
- 2.3 Методика выбора аппроксимирующей функции
- 2.4 Общая методика решения
- 2.5 Методика решения нормальных уравнений
- 2.6 Рекомендации по выбору формы записи систем линейных алгебраических уравнений
- 2.7 Методика вычисления обратной матрицы
- 3. Ручной счет
- 3.1 Исходные данные
- 3.2 Система нормальных уравнений
- 3.3 Решение систем методом обратной матрицы
- 4. Текст программы
- 5. Результаты машинного расчета
Похожие материалы
- 11. Аппроксимация методом наименьших квадратов.
- 5.Подгонка или аппроксимация; метод наименьших квадратов
- Аппроксимация данных с использованием метода наименьших квадратов
- Аппроксимация экспериментальных данных аппроксимация методом наименьших квадратов
- Тема 2. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов.
- Аппроксимация методом наименьших квадратов Постановка задачи аппроксимации
- 8.2. Интерполирование. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Равномерное приближение. Поточечная аппроксимация табличных данных по методу наименьших квадратов.
- Аппроксимация функции методом наименьших квадратов
- 3.3. Аппроксимация данных методом наименьших квадратов