Варианты задания 5
№ вар. | yi | [a, b] |
1 | 2.86; 2.21; 2.96; 3.27; 3.58; 3.76; 3.93; 3.67; 3.90; 3.64; 4.09 | [0, 1] |
2 | 1.14; 1.02; 1.64; 1.64; 1.96; 2.17; 2.64; 3.25; 3.47; 3.89; 3.36 | [-1, 1] |
3 | 4.70; 4.64; 4.57; 4.45; 4.40; 4.34; 4.27; 4.37; 4.42; 4.50; 4.62 | [2, 4] |
4 | 0.43; 0.99; 2.07; 2.54; 1.67; 1.29; 1.24; 0.66; 0.43; 0.35; 0.70 | [2, 4] |
5 | 1.55; 1.97; 1.29; 0.94; 0.88; 0.09; 0.02; 0.84; 0.81; 0.09; 0.15 | [1, 4] |
6 | 3.24; 1.72; 1.95; 2.77; 2.47; 0.97; 1.75; 1.55; 0.12; 0.70; 1.19 | [0, 4] |
7 | 2.56; 1.92; 2.85; 2.94; 2.39; 2.16; 2.51; 2.10; 1.77; 2.28; 1.70 | [-1, 2] |
8 | 1.77; 0.92; 2.21; 1.50; 3.21; 3.46; 3.70; 4.02; 4.36; 4.82; 4.03 | [-1, 3] |
9 | 1.53; 0.45; 1.68; 0.12; 0.68; 2.36; 2.58; 2.53; 3.45; 2.70; 2.82 | [4, 8] |
10 | 2.50; 3.90; 3.54; 4.63; 3.87; 5.25; 4.83; 3.24; 3.08; 3.00; 4.70 | [0, 5] |
11 | 2.95; 3.38; 2.71; 2.37; 2.29; 2.75; 2.76; 2.74; 2.57; 2.40; 2.99 | [1, 5] |
12 | -0.23; -0.33; -0.98; -0.97; -0.43; -0.91; -0.27; -0.19; 0.88; 1.06; 0.72 | [2, 4] |
13 | 2.36; 0.03; -0.38; -1.33; 0.25; -1.36; 0.95; 3.16; 4.03; 4.92; 4.20 | [0, 2] |
14 | 3.82; 4.07; 3.53; 4.83; 5.53; 5.04; 5.09; 5.87; 5.53; 4.72; 4.73 | [3, 4] |
15 | 2.35; 2.16; 2.39; 2.39; 2.18; 2.09; 2.44; 2.56; 3.35; 3.22; 2.65 | [-3, 4] |
- Аппроксимировать многочленами 2-ой и 6-ой степени по методу наименьших квадратов функцию, заданную таблицей значений xi и yi и сравнить качество приближений. Построить графики многочленов и отметить узловые точки (xi, yi).
- Для приведенных в таблице экспериментальных данных (xi, yi) определить параметры линейной регрессии с использованием встроенных функций Mathcad slope и intercept. Отобразить графически совокупность точек векторов xi и yi и результаты проведенной линейной регрессии.
- Аппроксимировать данные из векторов xi и yi:
a) полиномом 4-ой степени при помощи функций regress и interp;
б) наборами полиномов второго порядка с помощью функций loess и interp, (при span равном 0,5 и 2,5). Отобразите графически результаты аппроксимации.
Yandex.RTB R-A-252273-3- Введение
- Основы работы с MathCad
- 1. Введение в численные методы. Теория погрешностей и машинная арифметика Понятие о вычислительном эксперименте
- Классификация погрешностей
- Элементы теории погрешностей
- 2. Теория погрешностей и машинная арифметика Погрешности арифметических действий Погрешность функции
- Погрешности арифметических действий
- 3. Численное решение нелинейных уравнений
- Решение нелинейных уравнений
- 4. Численное решение систем уравнений Решение систем линейных уравнений
- Решение матричных уравнений
- Решение систем нелинейных уравнений
- 5. Решение систем уравнений и систем уравнений MathCad Решение одного уравнения
- Нахождение корней полинома
- Решение систем уравнений
- Приближенные решения
- Символьное решение уравнений
- 6. Интерполяция функций
- Глобальная интерполяция
- 7. Интерполяция функций Интерполяционные формулы Ньютона
- Локальная интерполяция
- 8. Интерполяция функций Кубическая сплайн-интерполяция
- Интерполяция средствами MathCad
- 9. Математическая обработка экспериментальных данных Элементы теории ошибок
- Элементы теории ошибок Случайные ошибки
- Аппроксимация в виде линейной комбинации функций
- Полиномиальная аппроксимация в Mathcad
- С помощью функции regress
- 11. Численное интегрирование и дифференцирование Численное интегрирование
- Методы прямоугольников
- Метод трапеций
- Метод Симпсона
- Метод Монте - Карло
- Численное дифференцирование
- 12. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
- Одношаговые методы решения задачи Коши
- Общая характеристика одношаговых методов
- 13. Решение дифференциальных уравнений в частных производных Уравнения первого порядка
- Типы дифференциальных уравнений в частных производных
- Уравнения первого порядка
- Лабораторная работа
- Варианты задания 1
- Варианты задания 2
- Варианты задания 3
- Локальная интерполяция
- Предсказание
- Варианты заданий 4
- Полиномиальная регрессия
- Обобщенная регрессия
- Варианты задания 5
- Численное интегрирование и дифференцирование
- Варианты задания 6