рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Изобретательство
/
Оценка методической погрешности

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Оценка методической погрешности

Оценка методической погрешности - раздел Изобретательство, При разработке перспективных и оптимизации существующих информационно-измерительных систем Дадим Теперь Оценку Методической Погрешности Оптимального Оце...

Дадим теперь оценку методической погрешности оптимального оценивания, обусловленной неадекватностью принятой математической модели (3.1). Пусть истинная функция имеет следующее аналитическое представление

(3.20)

при этом функцию считаем интегрируемой в квадрате на всей вещественной оси, для которой [29]

, (3.21)

где при при.

Пусть для функции выполняются следующие ограничения:

0, 1, . (3.22)

Введем меру отклонения функций и :

. (3.23)

Опираясь на результаты второго раздела можно получить ряд оценок сверху на методические погрешности. Так, отклонение функций и при выполнении ограничения (3.22) удовлетворяет неравенству

. (3.24)

Соответственно для оценки погрешности - кратного дифференцирования введем меру отклонения функций и в точке :

. (3.25)

Для погрешности - кратного дифференцирования, обусловленной усечением ряда Котельникова функции в пространственной области, при выполнении условия (3.22) справедлива оценка

, (3.26)

где .

Введем результирующую погрешность - кратного дифференцирования в точке :

, (3.27)

где - погрешность, обусловленная переходом от функции с нефинитным спектром к функции с финитным спектром (усечение в частотной области), - погрешность, обусловленная переходом от к функции с финитным спектром (усечение в пространственной области).

Отклонение функций и в точке удовлетворяет неравенству

. (3.28)

Найдем теперь среднее значение методической ошибки, полагая, что для истинной модели справедливо следующее представление

, (3.29)

где - остаточный член.

Используя символ математического ожидания и учитывая, что и , найдем среднее значение методической ошибки - кратного дифференцирования:

, (3.30)

где .

Непосредственно из (3.29) и (3.30) следует, что методическая погрешность целиком определяется свойствами линейных операторов и , а также величиной остаточного члена и его дискретного аналога . Следует отметить, что минимизация результирующей погрешности оценивания значений оператора , которая характеризуется величинами и , достигается на практике путем рационального варьирования параметрами и . В качестве такой результирующей погрешности можно, например, принять следующую величину

=. (3.31)

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

При разработке перспективных и оптимизации существующих информационно-измерительных систем

При разработке перспективных и оптимизации существующих... Среди указанных методов наиболее широкое распространение на практике получил МНК и его различные модификации...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Оценка методической погрешности

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Общие положения
В работах отечественных и зарубежных ученых неоднократно поднималась проблема разработки единого системного подхода к решению задачи оптимального оценивания. Были сформулированы усл

Основные элементы задачи. Условия регулярности
Пусть известно, что оцениваемый процесс (вектор состояния) на отрезке времени [t0, T] характеризуется вектором

Адекватность моделей задачи оценивания
Условие адекватности определяет некоторое отношение на множестве математических моделей. Введем в рассмотрение метрическое пространство

Состоятельность критерия качества
Полагая и учитывая, что оценка

Интерполяция функций с финитным спектром
В данном разделе в качестве моделей полезных сигналов используются функции с финитным спектром (ФФС) [29], для которых в соответствии с известной теоремой отсчетов справедливо предс

Аппроксимация функций с финитным спектром
Рассмотрим теперь возможность аппроксимации с заданной точностью ε > 0 на отрезке [0, T] функции

Аппроксимация функций с нефинитным спектром
Прежде всего, рассмотрим задачу приближения произвольных функций с конечной полной энергией (т.е. интегрируемых в квадрате на всей оси) при помощи ФФС и конечной полной энергией.

Дифференцирование функций с финитным спектром
Рассмотрим новый метод N-кратного дифференцирования, базирующийся на применении ряда Котельникова, который по сравнению с известными методами в большой степени ориентирован н

Погрешности дифференцирования функций с финитным спектром
Для оценки погрешностей дифференцирования введем ограничение на поведение функции при

Дифференцирование функций с нефинитным спектром
Рассмотрим возможность применения изложенного в предыдущих подразделах математического аппарата для N-кратного дифференцирования функций с нефинитным спектром. Пуст

Дифференцирование финитных функций
Обратимся теперь к наиболее распространенному в практике случаю, когда дифференцируемые функции являются финитными на временной оси, и, следовательно, не принадлежат классу ФФС.

Математическая постановка задачи
Пусть функция представима в виде

Решение задачи
С учетом (3.1), (3.5), и (3.7), замечая, что , имеем

Сравнительный анализ разработанного метода с методом наименьших квадратов
Рассмотрим случай, когда и , следовательно,

Результаты вычислительного эксперимента
Рассмотрим задачу оптимального оценивания при наличии сингулярной и флуктуационной помех для следующих исходных данных:

Перечень сокращений
В настоящей пояснительной записке применяются следующие обозначения и сокращения: - ФФС – функция с финитным спектром; - МНК

Библиографический список
1. Березин И.С., Жидков Н.П. Методы вычислений. Т.1.M.: Наука, 1966. 2. Брандин В.Н., Васильев А.А., Худяков С.Т. Основы экспериментальной космической баллистики. М-: