
- •Методы вычислений
- •Ошибки, содержащиеся в исходной информации
- •Ошибки ограничения
- •Ошибки округления
- •Абсолютная и относительная погрешности
- •Сложение и вычитание приближенных чисел
- •Умножение, деление и вычисление функций от приближенных чисел
- •Контроль вычислений
- •Принцип Лежандра
- •Контроль составления нормальных уравнений
Принцип Лежандра
Поскольку
в системе [3] уравнений больше чем
неизвестных, то не существует таких
значений корней x1,
x2,
x3,…xn
которые бы удовлетворяли одновременно
всем
уравнениям системы. Система [3] несовместна.
Иными словами, подстановка любых значений
неизвестных, например,
даст
.
Очевидно,
естественно выбрать значения неизвестных
так, чтобы модули невязок
были бы возможно меньшими.
Если
дана система равноточных условных
уравнений, то условимся искать неизвестные
так, чтобы сумма квадратов невязок была
наименьшей.
Это и есть принцип Лежандра. Хотя нельзя
обеспечить малость отдельных невязок,
но минимальность суммы квадратов
обеспечивает ограниченность и отдельных
невязок. Иными словами, необходимо найти
минимум аналитической функции – суммы
квадратов невязок
.
Необходимые условия минимума этой
функции:
[4]
… … …
[4] – система нормальных уравнений. Для определения неизвестных всегда получается система с числом уравнений, равным числу неизвестных, поэтому задача становится определенной. Для 1-го уравнения системы [4]
,
,
подставляя значение
,
получим
,
,
меняя порядок суммирования в первом
слагаемом
.
Введем
обозначения Гаусса ,i=1,n,
,
тогда последнее уравнение примет вид
или, в развернутом виде
[5]
Решение
системы нормальных уравнений [5]
соответствует минимуму суммы квадратов
невязок
,
поэтому метод получил название метода
наименьших квадратов.
Пример Таблично задана функция
-
x
y
1.4
5.1
2.3
4.2
3.4
3.3
Методом
наименьших квадратов найти линейное
уравнение, представляющее данные таблицы
в виде
.
Здесь
неизвестны коэффициенты k
и b.
Перепишем эту функцию в виде
.
В предыдущих обозначениях с индексами
это два неизвестных х1
и х2.
Составляем условные уравнения в виде
Расширенная матрица коэффициентов условных уравнений
Расширенная матрица коэффициентов нормальных уравнений вычисляется так
Итак
Система нормальных уравнений
,
решая
Возвращаясь
к прежним обозначениям
,
Найдем
невязки
(см. табличную функцию)
Отметим,
что
.
Пример Утром, после восхода Солнца, метеоролог отмечал рост температуры воздуха
-
время
температура
8h15m
17О
8h30m
18О
8h40m
19О
Найти формулу, позволяющую вычислить температуру, зная время на интервале с 8 до 9 часов утра в виде T= at+b.
Составляем условные уравнения, считая что время отсчитывается в минутах с 8 часов утра.
Расширенная матрица коэффициентов условных уравнений
Расширенная матрица коэффициентов нормальных уравнений
Система нормальных уравнений
,
решая
b=18-28.33
a
2725 a + 85 (18-28.33 a)-1555 = 0,
316.95 a – 25 = 0,
a = 0.0789,
b = 15.76,
Итак, T = 0.0789 t + 15.76
из формулы O-C
t = 15m T=17O T=16.94O 0.06
t = 30m T=18O T=18.13O -0.13
t = 40m T=19O T=18.92O 0.08
0.01