Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений

Метод наименьших квадратов (МНК) используется для поиска такой теоретической функциональной зависимости, которая предельно близко описывает дискретно эмпирически полученные значения, а именно сумма квадратов отклонений значений теоретической зависимости и эмпирических значений минимальна. Рассмотрим реализацию метода для поиска линейной и квадратичной функциональных зависимостей.

Зная зависимость между величинами, представленными в таблице и полученными опытным путем, необходимо составить математическую зависимость (функциональную зависимость). Причем, эту зависимость необходимо составить наилучшим образом. Воспользуемся методом наименьших квадратов. Пусть опытные данные, близкие к линейной функции, записаны в таблицу:

i Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru n
  x1 x2 Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru xn
Y y1 y2 Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru yn

Подбираемy=a·x+bтаким образом, чтобы сумма квадратов отклонений была наименьшей

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

S зависит от a и b, т.е. функция двух переменных принимает наименьшее значение в стандартной точке, которая находится из условия

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru ,

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru ,

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru ,

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru .

В итоге получена система из двух уравнений с двумя неизвестными, решение которой приведёт к возможности записи искомой линейной функции y=a·x+b.

Для квадратичной функции вида

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

сумма наименьших квадратов отклонений примет следующее выражение

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru .

Значения a, b и c также находятся из следующего выражения

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru .

Выражения для частных производных по каждой из неизвестных примут следующий вид

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Таким образом, систему уравнений можно записать так:

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Получена система из трёх уравнений с тремя неизвестными. В результате её решения (например, по методу Крамера) будут получены коэффициенты для искомой квадратичной теоретической функции.

Для поиска теоретической квадратичной зависимости можно воспользоваться программой MS Excel. Для начала занесём в таблицу эмпирически полученные величины x, yи номер i (соответственно, столбцы 2, 3 и 1).

Эмпирические величины коэффициентов

 
i x y x4 x3 x2 y·x2 y·x Y
0,100 2,130 0,000 0,001 0,010 0,021 0,213 2,140
0,200 2,153 0,002 0,008 0,040 0,086 0,431 2,155
0,300 2,161 0,008 0,027 0,090 0,194 0,648 2,156
0,400 2,151 0,026 0,064 0,160 0,344 0,860 2,142
0,500 2,128 0,063 0,125 0,250 0,532 1,064 2,113
0,600 2,080 0,130 0,216 0,360 0,749 1,248 2,070
0,700 2,026 0,240 0,343 0,490 0,993 1,418 2,012
0,800 1,859 0,410 0,512 0,640 1,190 1,487 1,940
0,900 1,875 0,656 0,729 0,810 1,519 1,688 1,854
1,000 1,772 1,000 1,000 1,000 1,772 1,772 1,753
Σ 5,500 20,335 2,533 3,025 3,850 7,400 10,829  
K5 K4 K8 K1 K2 K3 K6 K7

После этого необходимо вычислить значения столбцов с 4 по 8-й по формулам, написанным в строке 1, затем просуммировать значения в этих столбцах и записать их в соответствующие ячейки в строку 12. Обозначим через К1..К8(строка 13 таблицы) коэффициенты системы уравнений

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru .

Далее вычислим определители для решения системы по методу Крамера:

  K1 K2 K3   2,533 3,025 3,850    
D= K2 K3 K4 = 3,025 3,850 5,500 = 0,436
  K3 K4 K5   3,850 5,500 10,000    
                   
  K6 K2 K3   7,400 3,025 3,850    
Da= K7 K3 K4 = 10,829 3,850 5,500 = -0,316
  K8 K4 K5   20,335 5,500 10,000    
                   
  K1 K6 K3   2,533 7,400 3,850    
Db= K2 K7 K4 = 3,025 10,829 5,500 = 0,160
  K3 K8 K5   3,850 20,335 10,000    
                   
  K1 K2 K6   2,533 3,025 7,400    
Dc= K2 K3 K7 = 3,025 3,850 10,829 = 0,919
  K3 K4 K8   3,850 5,500 20,335    

Вычислив определители, находим сами коэффициенты

a = -0,725
b = 0,368
c = 2,111

Для наглядности построим эмпирические значения и теоретическую зависимость в одной системе координат

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Рис. 1. Кривые вычисляемых зависимостей

Метод Крамера поддаётся простой автоматизации. Далее приведен текст модуля на языке Delphi, в котором описывается процедура нахождения коэффициентов А0, А1 и А2 для нахождения квадратичной теоретической зависимости по массиву дискретных точек (рис. 2.).

Пример реализации поиска квадратичной теоретической зависимости для дискретных значений - student2.ru

Рис. 2. Фрагмент программы вычисления коэффициентов

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 9

Наши рекомендации