Интерполяция квадратическая

Интерполяционные формулы — Остаточные члены 304 Интерполяция квадратическая 32 [c.572]

Чтобы применить квадратическую интерполяцию, находим [c.32]

Для отыскания площади сегмента пользуемся квадратической интерполяцией, так как две соседние разности До = 12 982 — 12 443 = 539 н Aj = 13 535 — 12 982 = 553 отличаются друг от друга больше чем на 4 единицы последнего знака Д — До = 553 — 539 = 14 4. [c.39]

Квадратическая интерполяция 32 Квадратическая погрешность средняя 305 [c.573]

Промежуточные значения функции, заданной в цифровой форме (т. е. в виде таблицы значений функции в опорных точках), можно найти с помощью линейной, квадратической или параболической интерполяции. [c.65]

При линейной интерполяции непрерывная кривая заменяется отрезками прямой. Погрещность линейной интерполяции не превышает единицы разряда последней значащей цифры в том случае, если две соседние разности А и А различаются не больше чем на 4 единицы последнего разряда. Если это условие нарушается, то необходимо пользоваться более сложными формулами квадратической или параболической интерполяции. [c.66]

Квадратическая интерполяция дает следующее значение интерполирующей функции [c.66]

При практическом осуществлении квадратической интерполяции часто ограничиваются рассмотрением трех точек Хо, Х1 и х , т. е. за интерполяционную кривую принимают квадратную параболу вида [c.66]

Дтя отыскания плошади сегмента пользуемся квадратической интерполяцией, так как две сосежвив разности йв = 12 982 - 12 44 i . S3J и Д, = 13 п35 — 12 982 = 5оЗ отличаются друг от друга больше ч м на 4 единицы последнего знаиа Д, — До = 553 — Р39 = 14 > 4. [c.39]

Решение экстремальной задачи (33) можно получить методами одномерного поиска типа Фибоначи, золотого сечения и др. [41]. В практических задачах наиболее часто используют следующие интерполяционные формулы при квадратической интерполяции [c.354]

В основе программного комплекса диагностирования РЭС по электрическим характеристикам положены методы решения систем линейных уравнений и анализа их совместности, градиентный метод Давидона-Флетчера-Пауэла многопараметрической оптимизации, метод квадратической интерполяции. [c.90]

Баллы ненадежности инструментов линии определяются по сумме отношений времени смены каждого из них ко времени календарной стойкости баллы ненадежности других групп элементов линии определяются по типичным из числа элементов данной группы на основе относительных характеристик ненадежности таких типичных элементов. В связи с разнообразием конструктивных форм приспособлений и транспортеров характеристики нх относительной ненадежности можно указать лишь ориентировочно эти две методики по точности уступают остальным. Во всех погрупповых методиках значения коэфициентов пропорциональности между погрупповой удельной трудоемкостью настройки эле.ментов линии и их общим баллом ненадежности установлены линейной интерполяцией на минимум суммарного квадратического уклонения. [c.71]

Более правильно метод следовало бы называть так метод моделирования полей геологических параметров на основе учета их статистической структуры. В ходе синтеза по экспериментальным данным функций математического олсидания геологического параметра и его среднего квадратического отклонения, описывающих поле, используется двухмерная автокорреляционная функция. Иными словами, при построении модели в процессе интерполяции значений геологического параметра принимают во внимание коррелятивные связи между значениями геологических параметров, измеренными в различных точках моделируемого поля. Теснота связей, как показано выше, зависит от расстояния между точками и направления линии, соединяющей их. Метод разработан С. П. Сидоркиной. Сущность его заключается в том, что по ограниченному объему экспериментальных данных находят оценку автокорреляционной функции (АКФ), а затем методом нахождения минимума функции многих переменных подбирают двухмерную модельную автокорреляционную функцию из некоторого их семейства. Полученная АКФ есть статистическая структура модельного поля геологического параметра, которое наилучшим образом (с минимальной средней квадратической ошибкой) приближается к реализации моделируемого поля, заданной эксперименхальными данными. Затем при помощи интерполяционной формулы находят оценки геологического параметра в тех точках моделируемого поля, где они отсутствуют. Процесс статистической интерполяции предусматривает сглаживание поля. Интервал усреднения при этом зависит от плотности пунктов получения информации в окрестностях точки, для которой путем интерполяции получают неизвестное значение геологического параметра. Моделирование поля геологического параметра завершают операции по контролю качества полученной математической модели (рис. 51). [c.221]

Если при решении отдельных задач заранее известен размах некоторых параметров АКФ, то определение остальных параметров сводится к отысканию наименьшего значения 0 при ограничениях на параметры (задача нелинейного программирования). Построение двухмерной АКФ производят с помощью ЭВМ по программе Сидоркиной (Фортран-IV для ЕС-1022). С ее помощью определяют параметры с, а, р АКФ. Для определения параметров аппроксимирующей функции необходимо располагать композицией значений геологического параметра, по которой считают модельную автокорреляционную функцию. Композиция должна быть типична для всей площади моделируемого поля. Ее характер определяется целевым назначением модели, масштабом и особенностями геологического строения. С. П. Сидоркина предлагает оперировать композициями, включающими значения геологических параметров, измеренных 1) во всех точках, используемых для построения математической модели 2) в точках, размещенных в пределах типичного участка 3) в точках, расположенных по сечениям поля, ориентированным по главным направлениям изменчивости и Первый вариант композиции рекомендуется для построения моделей, выявляющих первый ярус структуры, при малом числе точек измерения геологического параметра. Другие варианты более предпочтительны при необходимости получать модели, отвечающие второму и более глубоким ярусам структуры поля. Наиболее детально структура поля геологического параметра в его модели устанавливается путем расчета модельной автокорреляционной функции по точкам, окружающим узел интерполяции. При этом в процедуре интерполяции значений геологического параметра на некотором участке поля используют данные о статистической структуре этого участка. Тип аппроксимирующей АКФ выбирают по данным анализа периодограммы, вычисленной для главного сечения, по эмпирической АКФ, построенной на основании экспериментальных данных. Используя эмпирическую автокорреляционную функцию, по номограммам подбирается АКФ- Можно найти АКФ путем перебора различных модельных автокорреляционных функций, вычисляемых на ЭВМ. Оптимальную МАКФ выбирают по наименьшей средней квадратической погрешности восстановленного поля. [c.226]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...