Учебная работа № 4668. «Диплом Наилучшие приближения непрерывных периодических функций тригонометрическими полиномами

Учебная работа № 4668. «Диплом Наилучшие приближения непрерывных периодических функций тригонометрическими полиномами

Количество страниц учебной работы: 50
Содержание:
Введение
1. Некоторые вспомогательные определения
2. Простейшие свойства модулей нерперывности
3. Обобщение теоремы Джексона
4. Обобщение неравенства С.Н.Бернштейна
5. Дифференциальные свойства тригонометрических полиномов, аппроксимирующих заданную функцию
6. Обобщение обратных теорем Бернштейна и Валле-Пуссена
7. Основная теорема
8. Решение задач
Литература

Стоимость данной учебной работы: 2925 руб.Учебная работа № 4668.  "Диплом Наилучшие приближения непрерывных периодических функций тригонометрическими полиномами

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы


    Для работы базовой системы требуется
    процессор 386 (рекомендуется процессор
    486/33Мгц), 4 Мб памяти (рекомендуется 8 Мб),
    Windows 3,1 или старше, 20 Мб пространства на
    диске,
    Интерфейс,
    Пакет
    SPSS построен как традиционная база
    данных: накопление массива информации,
    его формализация и представление
    результатов статистической обработки
    массива в виде отчета, Но так как пакет
    предназначен для выполнения
    специализированной функции — обработки
    результатов опросов — он имеет структурное
    отличие от традиционных баз данных,
    выраженное в принципах формализации
    накопляемого массива исходной информации,
    принципах статистической обработки и
    представления результатов информации,

    Но внешних отличий
    интерфейса от традиционных баз данных
    или электронных таблиц (MS Access, MS Excel и
    т,п,) нет, что значительно упрощает первое
    знакомство с пакетом и позволяет
    достаточно быстро начать процедуру
    ввода или импорта данных, кроме того,
    пакет включает справочник и глоссарий
    статистических терминов,
    Множественный
    регрессионный анализ
    Экономические
    явления, как правило, определяются
    боль­шим
    числом одновременно и совокупно
    действующих факторов, В
    связи с этим часто возникает задача
    исследования зависимо­сти
    одной зависимой переменной Y
    от
    нескольких объясняющих переменных
    Эта
    задача решается с помощью множественного
    регрессионного анализа,
    Обозначимнаблюдение
    переменной,
    а объясняющих переменных —Тогда
    модель
    множественной линейной
    регрессии
    можно
    представить в виде:

    гдеаудовлетворяет
    приведенным выше предпосылкам,
    Включение
    в регрессионную модель новых объясняющих
    пере­менных усложняет получаемые
    формулы и вычисления, Это приво­дит
    к целесообразности использования
    матричных обозначений, Матричное
    описание регрессии облегчает как
    теоретические кон­цепции
    анализа, так и необходимые расчетные
    процедуры,
    Введем
    обозначения:—
    матрица-столбец,
    или
    вектор, значений зависимой переменной
    размера:

    — матрица
    значений объясняющих переменных, или
    матрица
    плана размераобращаем
    внимание на то, что в матрицу X
    дополнительно
    введен столбец, все элементы которого
    равны 1, т,е, условно полагается, что в
    модели свободный членумножается
    на фиктивную переменную хi0,
    принимающую
    зна­чение
    1 для всех

    — матрица-столбец,
    или вектор, параметров размера—
    матрица-столбец,
    или вектор случайных
    ошибок {возмущений) размера п,
    Тогда
    в матричной
    форме модель примет вид:

    Оценкой
    этой модели по выборке является уравнение
    где:

    Для
    оценки вектора неизвестных
    параметровприменимме­тод
    наименьших квадратов, Так
    как произведение транспониро­ванной
    матрицына
    саму матрицу

    то
    условие минимизации остаточной суммы
    квадратов запишет­ся
    в виде:

    Учитывая,
    что при транспонировании произведения
    матриц по­лучается
    произведение транспонированных матриц,
    взятых в обрат­ном
    порядке, т,е