
- •Общие вопросы моделирования
- •1.1. Прогнозирование расчетных ситуаций
- •1.2. Общие сведения о моделировании систем
- •1.2.1. Виды моделирования
- •1.2.2. Математическое моделирование Виды математических моделей
- •Структурные математические модели
- •Функциональные математические модели
- •1.3. Подготовка данных и обработка результатов моделирования систем
- •1.3.1. Случайные величины, законы их распределения
- •1.3.2. Основные виды теоретических распределений
- •1.3.3. Определение параметров эмпирических распределений
- •1.3.4. Доверительные интервалы. Надежность. Обеспеченность
- •1.3.6. Подбор подходящего теоретического распределения Критерии согласия
- •1.4. Планирование эксперимента
- •1.4.1. Полный факторный эксперимент
- •1.4.2. Дробные реплики
- •1.4.3. Общая схема планирования эксперимента Крутое восхождение
- •Этапы планирования эксперимента
- •1.4.4. Стратегическое и тактическое планирование
- •Стратегическое планирование эксперимента
- •Тактическое планирование
- •1.5. Обработка и анализ результатов моделирования систем
- •1.5.1. Общие положения
- •1.5.2. Метод наименьших квадратов
- •Основы метода
- •Последовательность обработки данных
- •1.5.3. Практические приемы подбора кривых
- •1.5.4. Подбор эмпирических формул по кривым
1.5.3. Практические приемы подбора кривых
Подбор подходящих уравнений для поверхности отклика в подавляющем большинстве случаев можно произвести без составления и решения нормальных уравнений типа (1.90) в общем виде. С этой целью можно воспользоваться готовыми формулами. Наиболее характерные формулы и примеры их практического использования, заимствованные из [23], рассмотрены ниже.
Линейная аппроксимация в случае двух переменных. Пусть даны N пар точек хi и уi, приближенно представляющих зависимость
(1.93)
где b0 - отрезок, отсекаемый данной прямой на оси y, a b1 - угловой коэффициент этой прямой.
Коэффициенты b0 и b1 оцениваются из следующих уравнений
(1.94)
(1.95)
Пример. Найти уравнение прямой, аппроксимирующей следующее множество точек:
x |
2,0 |
4,0 |
6,0 |
8,0 |
10,0 |
y |
5,5 |
6,3 |
7,2 |
8,0 |
8,6 |
Решение.
Пусть уравнение прямой есть
Для
вычисления коэффициентов согласно
формулам (1.94), (1.95) находим следующие
значения:
Подставляя эти значения в (1.94) и (1.95), находим:
Таким образом, искомое уравнение есть y = 4,75+0,395x.
Линейная аппроксимация в случае многих переменных. Используем линейную форму для определения соотношения между переменной у и несколькими другими переменными х1, x2, х3, ..., хn, записав ее в виде
(1.96)
Коэффициенты регрессии b0, bt, b2, ..., bn находят из следующих уравнений, связывающих отклонения каждой из величин от их математических ожиданий:
(1.97)
Здесь
Нелинейная аппроксимация. Между двумя переменными может существовать простая зависимость вида
(1.98)
Коэффициенты этого уравнения b0, b1, bs оценивают на основании уравнений
(1.99)
Пример. Определить уравнение вида y = b0+b1 x+ b2 x2, аппроксимирующее следующее множество точек:
x |
2,00 |
4,00 |
6,00 |
8,00 |
10,00 |
12,00 |
14,00 |
y |
3,76 |
4,44 |
5,04 |
5,56 |
6,00 |
6,36 |
6,64 |
Решение. Вычисляя коэффициенты согласно уравнениям (1.99), найдем:
Подставляя эти значения в соотношения (1.99), получим уравнения:
Решая их, определяем b0 = 3,0; b1 = 0,4; b2 = - 0,01. Искомое уравнение имеет вид
Логарифмическая аппроксимация. Будем отыскивать связь между переменными х, у в виде
(1.100)
Коэффициенты b0 и b1 находят из уравнений:
(1.101)
Пример. Необходимо аппроксимировать следующее множество точек логарифмической кривой вида (1.100):
x |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
y |
3 |
12 |
27 |
48 |
75 |
108 |
Решение. Воспользуемся выражениями (1.101), для которых при N=6 вычисляем:
Подставляя эти выражения в соответствующие уравнения, находим
Таким образом, уравнение, соответствующее заданному множеству точек, есть y=3x2, где 3 – антилогарифм числа 0,477.
Экспоненциальная аппроксимация. Простейшая экспоненциальная зависимость двух переменных записывается в виде
.
(1.102)
Коэффициенты b0 и b1 определяются из уравнений:
(1.103)
где lg e =0,4343.
Один из простых видов экспоненциальной зависимости может быть записан также в форме
(1.104)
Оценки параметров b0 и b1 эти зависимости могут быть определены из уравнений
(1.105)
Для графического определения типа уравнения наилучшего приближения и значений его коэффициентов строят график по множеству заданных точек, наносимых на бумагу с логарифмической, полулогарифмической или обычной прямоугольной системой координат. Линейный характер графика в какой-либо из перечисленных систем координат говорит об определенном типе аппроксимирующей зависимости.
Рис. 1.26. К примеру.
При необходимости нелинейную функцию можно предварительно привести к линейному виду путем соответствующего преобразования (или разложения в ряд), в частности:
для дробно-линейной зависимости
(1.106)
для экспоненциальной зависимости
(1.107)
или
(1.108)
где т, ln а и п - постоянные величины;
для тригонометрической зависимости
(1.109)
где а = A sin α; b =A cos α.
Соответствие между различными системами координат и типами уравнений, изображающимися в них прямой линией, следующее:
Система координат |
Вид уравнения |
Прямоугольная декартова |
у=b0+b1 x |
Полулогарифмическая
|
|
|
|
Логарифмическая
|
|
|
|
|