📄Работа №42778
Тема: РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ АППРОКСИМАЦИИ ПОЛУЧЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ПУТЕМ ПОВЕРХНОСТЕЙ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
информатика
Объем:
77 листов
Год:
2018
Просмотров:
202
6300
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 4
ВВЕДЕНИЕ 5
1 АППРОКСИМАЦИЯ И ИНТЕРПОЛЯЦИЯ 6
1.1 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ АППРОКСИМАЦИИ И ИНТЕРПОЛЯЦИИ 6
1.2 СГЛАЖИВАЮЩИЕ БИКУБИЧЕСКИЕ СПЛАЙНЫ 9
1.3 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ 25
2 РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА РАСЧЕТА СГЛАЖИВАЮЩЕГО
БИКУБИЧЕСКОГО СПЛАЙНА 29
2.1 СОСТАВ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА 29
2.2 ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОГО ИНТЕРФЕЙСА 30
2.3 ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 41
2.4 ТЕСТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 55
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ВВЕДЕНИЕ 5
1 АППРОКСИМАЦИЯ И ИНТЕРПОЛЯЦИЯ 6
1.1 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ АППРОКСИМАЦИИ И ИНТЕРПОЛЯЦИИ 6
1.2 СГЛАЖИВАЮЩИЕ БИКУБИЧЕСКИЕ СПЛАЙНЫ 9
1.3 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ 25
2 РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА РАСЧЕТА СГЛАЖИВАЮЩЕГО
БИКУБИЧЕСКОГО СПЛАЙНА 29
2.1 СОСТАВ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА 29
2.2 ОПИСАНИЕ ПРОГРАММНОГО ИНТЕРФЕЙСА 30
2.3 ОПИСАНИЕ ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 41
2.4 ТЕСТИРОВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 55
ПРИЛОЖЕНИЕ А
📖 Введение
Задача гладкого восполнения поверхности по экспериментальным данным встречаются в разных прикладных областях. Каждому математику или инженеру, работающему в области приложений, эта проблема хорошо знакомая. Она возникает по двум причинам:
1. Наличие аналитического, но трудновычислимого объекта, который следует заменить более простым, быть может проиграв при этом в точности, но выиграв в экономичности.
2. Исходные данные дискретны, а задача может требовать некоторого функционального представления кривой или поверхности.
Классический аппарат решения таких задач - теория полиномиальных и дробно - рациональных приближений, развитая в работах К. Вейерштрасса, П. Л. Чебышева, С.Н. Бернштейна и др. Однако аппарат полиномиальных приближений мало пригоден для аппроксимации функций с не слишком большой гладкостью. Эффективным инструментом решения поставленной задачи выступают различные сплайны. Методы теории сплайн - функций в последние годы становятся популярными среди исследователей, занимающихся проблемами машинной графики, автоматизации проектирования, обработки экспериментальных данных, анализом и оптимальным кодированием сигналов в системах передачи данных и т.п.
Целью работы является определение наиболее эффективного метода аппроксимации полученных экспериментальным путём поверхностей и его программная реализация.
Для достижения нашей цели были выделены и решены следующие задачи:
1. Сравнительный анализ методов аппроксимации данных, полученных экспериментальным путем.
2. Разработка алгоритма аппроксимации на основе выбранного метода.
3. Программная реализация алгоритма аппроксимации полученных экспериментальным путем поверхностей.
4. Тестирование приложения и анализ полученных результатов.
1. Наличие аналитического, но трудновычислимого объекта, который следует заменить более простым, быть может проиграв при этом в точности, но выиграв в экономичности.
2. Исходные данные дискретны, а задача может требовать некоторого функционального представления кривой или поверхности.
Классический аппарат решения таких задач - теория полиномиальных и дробно - рациональных приближений, развитая в работах К. Вейерштрасса, П. Л. Чебышева, С.Н. Бернштейна и др. Однако аппарат полиномиальных приближений мало пригоден для аппроксимации функций с не слишком большой гладкостью. Эффективным инструментом решения поставленной задачи выступают различные сплайны. Методы теории сплайн - функций в последние годы становятся популярными среди исследователей, занимающихся проблемами машинной графики, автоматизации проектирования, обработки экспериментальных данных, анализом и оптимальным кодированием сигналов в системах передачи данных и т.п.
Целью работы является определение наиболее эффективного метода аппроксимации полученных экспериментальным путём поверхностей и его программная реализация.
Для достижения нашей цели были выделены и решены следующие задачи:
1. Сравнительный анализ методов аппроксимации данных, полученных экспериментальным путем.
2. Разработка алгоритма аппроксимации на основе выбранного метода.
3. Программная реализация алгоритма аппроксимации полученных экспериментальным путем поверхностей.
4. Тестирование приложения и анализ полученных результатов.
✅ Заключение
Был сделан сравнительный анализ методов аппроксимации данных, полученных экспериментальным путем. В ходе которого выяснилось что наилучшими аппроксимирующими свойствами обладают сплайны. Среди методов сплайн аппроксимации поверхности, именно, бикубический сглаживающий сплайн обеспечивает наименьшую кривизну искомой кривой, обусловленное тем что, сплайн функция доставляет минимум некоторому функционалу, к тому же с помощью весового коэффициента можно управлять поведением этого сплайна. К тому же среди всех известных мне пакетах прикладных программ, не где не реализован этот метод.
В MatLab был реализован программный комплекс из 11 модулей для аппроксимации поверхности данным методом и создан графический интерфейс пользователя. Было проведено тестирование программного продукта в ходе которого выяснилось адекватность и корректность работы приложения.
В MatLab был реализован программный комплекс из 11 модулей для аппроксимации поверхности данным методом и создан графический интерфейс пользователя. Было проведено тестирование программного продукта в ходе которого выяснилось адекватность и корректность работы приложения.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.