• Задать вопрос менеджеру

Twitter новости

Обучение письменному иноязычному общению на основе ИКТ http://t.co/IK2NAjncrk

Online-опрос

Антиплагиат онлайнДипломант
Яндекс.Метрика

Навыки использования расчетного программного продукта MathCad для практических расчетов

Предмет:Технология
Тип:Курсовая
Объем, листов:14
Word
Получить полную версию работы
Релевантные слова:функционализм, метод, решение, данные, помощь, методолог, кош, задача, пункт
Процент оригинальности:
63 %
Цена:150 руб.
Содержание:

Задание №1. Исследование экстремума функции.

Задание №2. Статистический анализ данных.

Задание №3. Решение дифференциальных уравнений.

Задание №4. Обработка данных.

Вступление:

Численные методы оптимизации:

Точки локального минимума и максимума функции f(x) называют точками экстремума этой функции.

Задача отыскания всех локальных минимумов (максимумов) функции f(x), если множество X совпадает со всей числовой прямой, т. е. X = R, называется задачей безусловной оптимизации, а функция f(x) - целевой функцией. Задачу отыскания точек локального минимума целевой функции f(x) символически записывают так: f(x)=min, x?R Аналогично, задачу отыскания точек локального максимума функции f(x) cимволически записывают следующим образом: f(x)=max, x?R. Точка x*, в которой первая производная равна нулю, называется стационарной точкой функции f(x).

1. Метод Ньютона.

2. Метод половинного деления.

3. Метод золотого сечения.

4. Метод фибоначчи.

5. Метод сканирования.

Заключение:

Под интерполяцией полиномами подразумевается, что некоторую заданную функцию f(x) требуется заменить обобщенным полиномом заданного порядка так, чтобы отклонение заданной функции от обобщенного полинома на указанном множестве было минимальным.

На практике эмпирически полученные данные, как правило, имеют некоторую погрешность. Основной задачей регрессивного анализа является установление параметров закона описывающего эти данные с учетом погрешностей. В MathCad определить коэффициенты полинома можно определить с помощью функции regress(x,y,n), где x и y – векторы экспериментальных данных, а n – порядок полинома. Для задания полинома будем использовать функцию interp(s,x,y,t). Будем изменять n и строить график интерполирующей функции до тех пор, пока не подберем n так, чтобы график наилучшим образом проходил через экспериментальные точки.

Метод сплайн интерполяции заключается в том, что вместо полинома высокой степени, проведенного через все заданные точки, строится непрерывная кривая из фрагментов полиномов низких порядков. При интерполяции кубическими сплайнами в качестве интерполирующего полинома используется кубическая парабола. В MathCad для интерполяции с помощью кубических сплайнов применяется функция interp(s,x,y,t), вектор s найдем с помощью функции cspline(x,y).

Список литературы:

Бесплатные работы:

Готовые работы:

Рекомендованные документы: