Остання редакція: 2020-05-16
Анотація
Запропоновано метод обробки експериментальних даних на основі методу найменших квадратів, де апроксимуюча функція будується як лінійна комбінація модифікованих sinc-функцій. Матриця системи нормальних рівнянь запропонованого алгоритму має меншу обумовленість ніж, наприклад, у випадку поліноміальної регресії, це дозволяє використовувати більшу кількість доданків апроксимуючої функції, без катастрофічної втрати точності обчислень.
Regression on the base of the sinc function
Abstract. A method of processing experimental data based on the least square’s method is proposed, where the approximating function is constructed as a linear combination of modified sinc functions. The matrix of normal equations system of the proposed algorithm has less condition than, for example, in the polynomial regression case, this allows the use of more additives in the approximating function, without catastrophic loss of calculation accuracy.
Ключові слова
Посилання
1. Райс Дж. Матричные вычисления и математическое обеспечение / Дж. Райс; пер. с англ. – М.: Мир, 1984. – 264 с.
2. Деммель Дж. Вычислительная линейная алгебра / Дж. Деммель; пер. с англ. – М.: Мир, 2001. – 429 с.
3. Sugihara M., Matsuo T. Recent developments of the Sinc numerical methods, // J. Comput. Appl. Math. 164–165 (2004) 673 – 689.
4. Stenger F. Numerical Methods Based on Sinc and Analytic Functions, / Springer Series in Computational Mathematics, Vol. 20, Springer-Verlag, New York, 1993.
5. Stenger F. Summary of Sinc numerical methods // J. Comput. Appl. Math. 121 (2000) 379-420