რატომ ვახდენთ მონაცემების ხაზოვანი?

Სარჩევი:

რატომ ვახდენთ მონაცემების ხაზოვანი?
რატომ ვახდენთ მონაცემების ხაზოვანი?
Anonim

გრაფიკის ხაზოვანიზაცია როცა მონაცემთა ნაკრები მეტ-ნაკლებად წრფივია, აადვილებს ცვლადებს შორის ურთიერთობის იდენტიფიცირებას და გაგებას. შეგიძლიათ თვალის კაკლის ხაზი, ან გამოიყენოთ საუკეთესო მორგების ხაზი, რათა მოდელი გააკეთოთ ცვლადებს შორის.

რა არის წრფივირების მიზანი?

დინამიკური სისტემების შესწავლისას წრფივირება არის მეთოდი არაწრფივი დიფერენციალური განტოლებების სისტემის წონასწორობის წერტილის ლოკალური მდგრადობის შესაფასებლად ან დისკრეტული დინამიური სისტემების. ეს მეთოდი გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ინჟინერია, ფიზიკა, ეკონომიკა და ეკოლოგია.

რას ნიშნავს მონაცემთა ხაზოვანი?

მონაცემთა წრფივირება არის მეთოდი იმის დასადგენად, რომელი . ურთიერთობა სწორია მოცემული მონაცემებისთვის. განტოლება y=mx + b არის წრფივი ურთიერთობის მათემატიკური გამოსახულება. მას ხაზოვანი ეწოდება. რადგან ამ ფუნქციის გრაფიკი არის სწორი ხაზი.

რატომ არის სასარგებლო ხაზოვანი მოდელები?

ლინეარიზაციის აპლიკაციები

წრფივება გამოდგება მოდელის ანალიზისა და მართვის დიზაინის აპლიკაციებში . მითითებული არაწრფივი Simulink® მოდელის ზუსტი წრფივი აწარმოებს წრფივი მდგომარეობის სივრცის, გადაცემის ფუნქციის ან ნულოვანი პოლუსის გაზრდის განტოლებებს, რომლებიც შეგიძლიათ გამოიყენოთ: გამოსახოთ Simulink მოდელის Bode პასუხი..

რა უპირატესობა აქვს ხაზოვანი გრაფიკების გამოყენებას?

არაწრფივი განტოლების წრფივირება საშუალებას იძლევა გამოიყენოს წრფივიგანტოლებები არაწრფივი ფუნქციის წერტილის შესაფასებლად, რაც უფრო შორს არის ამ წერტილიდან მით მეტია შეცდომის ალბათობა.

გირჩევთ: