Анализ данных в Mathcad

Анализ данны х в Mathcad Математические вы числения Аппроксимация (приближение) Математический метод, состоящий в замене одних математических объектов другими, близкими к исходным, но более простыми. Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются, или свойства которых уже известны). Аппроксимация функций заключается в приближенной замене заданной функции f(x) некоторой функцией φ(x) так, чтобы отклонение функции φ(x) от f(x) в заданной области было наименьшим. Когда имеется выборка экспериментальных данных, то она, чаще всего, представляются в виде массива, состоящего из пар чисел (xi,yi). Поэтому возникает задача аппроксимации дискретной зависимости y(xi) непрерывной функцией f(x). Функция f(x), в зависимости от специфики задачи, может отвечать различным требованиям. Требования 1. Функция f(x) должна проходить через точки (xi,yi), т. е. f(xi)=yi , i=1...n. В этом случае говорят об интерполяции данных функцией f(x) во внутренних точках между xi, или экстраполяции за пределами интервала, содержащего все xi. 2. Функция f(x) должна некоторым образом приближать y(xi), не обязательно проходя через точки (xi,yi). Такова постановка задачи регрессии. 3. Функция f(x) должна приближать экспериментальную зависимость y(xi), учитывая, к тому же, что данные (xi,yi) получены с некоторой погрешностью. При этом функция f(x), с помощью того или иного алгоритма уменьшает погрешность, присутствующую в данных (xi,yi). Такого типа задачи называют задачами фильтрации. Сглаживание - частный случай фильтрации. Различные виды построения аппроксимирующей зависимости f (х) исходные данные, интерполяция, линейная регрессия, сглаживание. Интерполяция Задача интерполяции функции одной переменной состоит в замене дискретной зависимости y(xi), т.е. N пар чисел (xi,yi), или, по-другому, узлов, некоторой непрерывной функцией y(x). При этом основным условием является то, что функция y(x) должна проходить через точки (xi,yi), т. е. y(xi)=yi ,i=1...N, а также возможность вычислить значение y(x) в любой точке, находящейся между узлов. Виды интерполяции Глобальная Локальная Локальная интерполяция При локальной интерполяции между различными узлами выбираются различные многочлены невысокой степени. В среде Mathcad есть для этого инструментарий: средства линейной интерполяции (функция linterp) и интерполяции сплайном – линейным (lspline), параболическим (pspline) и кубическим (cspline). Линейная интерполяция (кусочно-линейная) Самый простой вид интерполяции, которая представляет искомую зависимость y(x) в виде ломаной линии. Интерполирующая функция у(x) состоит из отрезков прямых, соединяющих точки (xi,yi) Для правки структуры щелкните мышью Второй уровень структуры  Третий уровень структуры Четвертый уровень структуры Сплайн-интерполяция В большинстве практических приложений лучше соединить экспериментальные точки (xi,yi) не ломаной линией, а гладкой кривой. Сплайн – это математическая модель гибкого, тонкого стержня из упругого материала. Стержень закрепляется в двух соседних узлах с заданными углами наклона. Стержень длиннее, чем расстояние между двумя точками. Линия, которую описывает сплайнфункция, напоминает по форме гибкую линейку, закреплённую в узловых точках (откуда и название: spline – гибкая линейка). Лучше всего для этих целей подходит интерполяция у(x) квадратичными или кубическими сплайнами, т. е. отрезками квадратичных или кубических парабол. Сплайн-интерполяция обеспечивает равенство в узлах не только самих соседних параболических интерполирующих функций (сплайнов), но и их производных. Благодаря этому сплайн-интерполяция выглядит как очень гладкая функция. Локальная интерполяция Линейная интерполяция linterp(vx, vy, x) Использует векторы данных vx и vy, чтобы возвратить линейно интерполируемое значение у, соответствующее третьему аргументу x. Сплайновая интерполяция (проходит в два этапа) lspline(vx, vy) Все эти функции возвращают вектор pspline(vx, vy) коэффициентов вторых производных (vs). cspline(vx, vy) Вектор vs, используется в функции interp: interp(vs, vx, vy, x) Возвращает интерполируемое значение у, соответствующее аргументу х. Линейное предсказание определение значений вне набора данных Экстраполяция  Интерполяция дает возможность по значениям табличной функции находить значения в промежуточных точках. Однако бывают случаи, когда необходимо оценить табличную функцию за пределами ее области данных.  Такие предсказания позволяют осуществлять отдельные численные методы. Принцип их работы основывается на анализе поведения зависимости в нескольких ее точках.  В Mathcad функцией, реализующей один из алгоритмов предсказания (метод линейного предсказания Берга), является встроенная функция predict. Формат функции: predict(vy,m,n)  vy – вектор табличных значений функции (элементы вектора должны быть взяты через равные интервалы);  m – число последних исходных значений табличной функции, по которым выполняется прогноз;  n – число предсказанных значений. Пример  Пусть получен вектор данных из таблицы Определение m, число известных значений Y по которым будет построена экстраполяция, в нашем случае m = 8 (функция length); Определение n, число значений Y, по которым строится экстраполяция + количество точек которое необходимо предсказать. В нашем случае n = 13. Построим график функции предсказания  Для наглядности построим на одном графике исходную функцию (по точкам) и функцию предсказания, причем таким образом, чтобы последняя являлась продолжением первой функции.  Для этого необходимо:  Так как мы имеем 8 значений исходных данных, то будем строить исходную функцию в 8 точках: i:=0..7 Построим график функции предсказания  Так как мы собираемся строить экстраполяцию для 13-ти точек, то j:=0..13  Построим график функций. Причем необходимо обратить внимание, что мы сдвинули начало координат для функции предсказания на 8 точек вправо (потому что исходная функция кончается на 8-й точке) с помощью выражения j+8. Применение  Функция предсказания обеспечивает достаточно высокую точность для аналитических зависимостей, при монотонных исходных функциях или исходных функциях, представляемых полиномом невысокой степени при достаточно большом числе исходных точек.  Для хорошего прогноза необходимо тщательно подбирать число m, иначе качество прогноза может сильно ухудшиться. 1818 Глобальная интерполяция  Кубические сплайны - это мощное и удобное средство, но необходимо учитывать влияние направления и величины касательных векторов, указывать все точки кривой до ее изображения, невозможна локальная коррекция кривой. Расчет кубического сплайна требует обращения большой матрицы, зависящей от всех элементов сплайна; т. е. изменение любого сегмента затрагивает все остальные сегменты. Воздействие уменьшается при удалении от точки возмущения, но полностью пренебречь им нельзя.  Параболическая интерполяция разрешает большинство этих проблем за счет того, что она только непрерывна, т. е. в точках соединения сегментов сохраняется непрерывность лишь первой производной, причем параболическая интерполяция не требует больших расчетов.  Интерполяционны е формулы , формулы, дающие приближённое выражение функции у = f (x) при помощи интерполяции, т. е. через интерполяционный многочлен Рn(х) степени n, значения которого в заданных точках x0, x1, ..., хn совпадают со значениями y0, y1, ..., уn функции f в этих точках. Многочлен Рn(х) определяется единственным образом, но в зависимости от задачи его удобно записывать различными по виду формулами.     Интерполяционная формула Лагранжа Интерполяционная формула Ньютона Интерполяционная формула Стирлинга Интерполяционная формула Бесселя Интерполяция функций по Лагранжу  Приблизить таблично заданную функцию можно не привязываясь к конкретной точке (локальная интерполяция), а использовать все узловые точки (глобальная).  Пусть некоторая функция f(x) определена рядом своих узловых точек (xi,yi) на некотором отрезке [a, b]. Под интерполяцией подразумевается вычисление значений f(x) в любом промежутке [xi, xi+1] в пределах отрезка [a,b]. Соответственно, любое вычисление f(x) вне отрезка [a,b] является экстраполяцией.  Значения f(x) вычисляются с помощью аппроксимирующего n n 1 i 2 i полинома: f a ( x ) an x  an  1 x    ai a    a2 x  ai x  a0  ai x i 0  Реализация полиномиальной аппроксимации сводится к вычислению коэффициентов полинома an, an–1, … , a1, a0 так, чтобы точки fa(xi) точно совпадали с узловыми точками. Решение задачи Параболическая интерполяция  Кривая полинома точно должна пройти через все узловые точки.  Особенностью глобальной полиномиальной интерполяции (параболической интерполяции) является однозначное соответствие между числом узловых точек N аппроксимируемой функции и степенью полинома n=N–1.  На практике можно нередко задать функцию множеством точек , но тогда степень полинома станет очень большой, его вычисления займут много времени, а точность вычислений резко ухудшается. Максимальная степень полинома не должна превышать 8-10. Пример