Багатовимірна поліноміальна апроксимація залежностей заданих масивами інтервальних даних за методом найменших квадратів

Abstract

Розглянуто багатовимірну поліноміальну апроксимацію залежностей інтервальних даних. Проведено тестування програм на інтервальних та неінтервальних величинах для визначення ефективності підходу. Розроблений метод дозволяє підвищити точність в задачах обробки експериментальних даних, заданих в умовах невизначеності.

Рассмотрена многомерная полиномиальная аппроксимация зависимостей интервальных данных. Проведено тестирование программ на интервальных и неинтервальных данных для определения эффективности подхода. Разработанный метод позволяет повысить точность в задачах обработки экспериментальных данных, заданных в условиях неопределенности.

Multidimensional polynomial approximation of interval data dependences by least squares method is considered in the paper. To define the efficiency the programs were tested on both interval and non-interval values. The method allows to increase accuracy in the tasks of processing experimental data, set in the conditions of uncertainty