Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Матрица системы нормальных уравнени

Рис. III-12. Зависимость критической разрядности от показателя обусловленности матрицы системы нормальных уравнений. Рис. III-12. <a href="/info/133401">Зависимость критической</a> разрядности от показателя обусловленности матрицы системы нормальных уравнений.

    Это известная задача регрессионного анализа. Чтобы решить задачу, необходимо ввести в машину исходный массив данных, содержащий Ы(р- - 1) чисел, по которому можно сформировать матрицу системы нормальных уравнений, в которую войдет рУС р чисел. Далеко не всегда мы располагаем необходимым объемом оперативной памяти. [c.32]

    Если исходный массив данных велик и не помещается в оперативной памяти ЦВМ, необходимо построить программу так, чтобы исходные данные сначала переписывались на магнитную ленту, а уже с нее вызывались в оперативную память для формирования матрицы системы нормальных уравнений. В этом случае нет надобности хранить в оперативной памяти исходный массив в ней хранятся лишь коэффициенты матрицы системы нормальных уравнений. [c.32]

    Таким образом, для каждого варианта получалась своя матрица системы нормальных уравнений, а в процессе ее обращения получались различные результаты промежуточных вычислений. С другой стороны, все пять вариантов имеют одинаковое рещение а , и все пять матриц систем нормальных уравнений имеют одинаковые вычислительные характеристики (показатель обусловленности равен 16 500). [c.96]

    Согласно терминологии МНК, информационная матрица М называется также матрицей системы нормальных уравнений. [c.155]

    Очевидно, что элементы матрицы системы нормальных уравнений для масштабированных переменных следующим образом связаны с элементами ( 1,31) матрицы до масштабирования  [c.163]

    Метод нелинейных оценок (МНО) представляет собой итерационную процедуру, аналогичную методу минимизации Ньютона. Однако здесь в качестве матрицы М при вычислении направления по формуле (VI 1,13) используется матрица системы нормальных уравнений для нелинейной модели. Эта матрица есть приближенная матрица вторых производных для функции, являющейся суммой взвешенных квадратичных отклонений. Так, дифференцируя дважды функцию отклонений, соответствующую (VI,17), получим  [c.181]

    Последняя задача примера 7.2 показывает, что не всегда опытные данные пригодны для расчета параметров. Прежде всего, число опытных точек должно быть не меньше числа рассчитываемых параметров. Иначе число степеней свободы, равное разности между числом точек и числом параметров, окажется отрицательным, а расчет — невозможным. Но и при неотрицательном числе степеней свободы, как в рассмотренной задаче, матрица системы нормальных уравнений может оказаться вырожденной. [c.73]

    Пассивный и активный эксперимент. Метод наименьших квадратов позволяет получить описание объекта по любым данным, лишь бы матрица системы нормальных уравнений была невырожденной. Если оценивание линейное, то расчет в принципе прост, хотя и громоздок. Поэтому с появлением ЭВМ возникла идея — получать математические описания технологических процессов, пользуясь в качестве исходных данных результатами нормальной эксплуатации процесса. [c.77]


    Метод исключений менее трудоемок, чем метод всех вовможных регрессий. Он не эффективен, если матрица системы нормальных уравнений, построенная для исходного уравнения, плохо обусловлена. [c.36]


Смотреть страницы где упоминается термин Матрица системы нормальных уравнени: [c.93]    [c.93]    [c.12]    [c.97]    [c.99]    [c.524]   
Моделирование кинетики гетерогенных каталитических процессов (1976) -- [ c.155 ]




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Матрица

Матрица системы

Матрица системы уравнений

Нормальные уравнения

Уравнение система



© 2024 chem21.info Реклама на сайте