варіантів типів апроксимуючих функцій, можна вибрати функцію з великим коефіцієнтом детермінації (прагнуть до 1).
Апроксимація експериментальних даних в програмі MathCAD
MathCAD - це специфічна мова програмування, що дозволяє полегшити вирішення математичних рівнянь. MathCAD - система комп'ютерної алгебри з класу систем автоматизованого проектування <# "justify"> У MathCAD зовсім небагато типів даних у порівнянні з універсальними мовами програмування - всього три. Коротко охарактеризуємо їх (більш детально вони будуть описані пізніше). p align="justify"> Числа (як дійсні, так і комплексні): всі числа MathCAD зберігає в одному форматі (з плаваючою точкою подвійної точності), не розділяючи їх на цілі та дійсні. На одне число виділяється 64 біта. При цьому десяткова частина не може перевищувати за довжиною 17 знаків, а порядок повинен лежати між -307 і 307. Комплексні числа на рівні реалізації представляють собою пару дійсних чисел. При цьому в багатьох видах розрахунків кількість сприймається як комплексне, навіть якщо у нього немає уявної частини. Описані особливості чисел в MathCAD стосуються тільки чисельних розрахунків. При роботі в символьному режимі абсолютно інші рівні точності. p align="justify"> Рядки : в загальному випадку будь-який текст, укладений в лапки. На практиці рядки використовуються в основному для завдання повідомлень про помилки, які виникли в роботі програм мовою MathCAD.
Масиви: до них відносяться матриці, вектори, тензори, таблиці - будь-які впорядковані послідовності елементів довільного типу. До даних цього типу можна віднести і ранжирування змінні. В окрему групу слід виділити так звані розмірні змінні, тобто одиниці вимірювання, що мають величезне значення в науці і техніці. У MathCAD немає логічного типу даних. Для позначення істини і брехні логічними операторами і функціями використовуються числа - 0 і 1. p align="justify"> У MathCAD існує кілька функцій, що дозволяють виконати регресію з використанням залежностей, що найчастіше зустрічаються на практиці. Таких функцій в MathCAD всього шість. Ось деякі з них:
В· expfit (vx, vy, vg) - регресія експоненційної функцією y = a * e b * x + c.
В· sinfit (vx, vy, vg) - регресія синусоїдальною функцією y = a * sin (x + b) + c.
В· pwrfit (vx, vy, vg) - регресія ступеневою функцією e = a * x b + c.
Перераховані функції використовують трипараметричного апроксимуючу функцію, нелінійну за параметрами. При обчисленні оптимальних значень трьох параметрів регресійної функції за методом найменших квадратів виникає необхідність у вирішенні складної системи з трьох нелінійних рівнянь. Така система часто...
