Аннотация.
Данная пояснительная записка представляет собой отчет о выполнении курсового проекта. В ней рассматриваются вопросы расчетов и оформления документов средствами пакетов Microsoft Excel и Microsoft Word с элементами расчетов на языке программирования TPascal на примере решения задачи. В результате получены аппроксимирующие зависимости.
Страниц 36, таблиц 2, блок-схема 1, рисунков 6.
The Summary.
The given explanatory note represents the report on performance of the course project. In it questions of calculations and official registration of papers by means of packages Microsoft Excel and Microsoft Word with elements of calculations in programming language TPascal on an example of the decision of a problem(task) are considered(examined). In result approximating dependences are received.
Pages 36, tables 2, the block diagram 1, figures 6.
Введение. 5
1. Общие сведения.. 7
1.1. Линейная зависимость. 8
1.2. Нелинейная зависимость. 9
2. Задание.. 11
2.1. Исходные данные. 12
3. Расчет аппроксимаций в табличном процессоре Excel. 13
3.1. Построение графиков в Excel. 17
4. Блок-схема. 19
4.1. Программа на языке Turbo Pascal. 21
4.2. Файл с исходными данными. 30
4.3. Результаты работы программы. 31
Заключение. 32
Список литературы. 33
Приложение 1. 34
Приложение 2. 35
Приложение 3. 36
Аппроксимация (от латинского "approximare" -"приближаться")- приближенное выражение каких-либо математических объектов (например, чисел или функций) через другие более простые, более удобные в использовании или просто более известные. В научных исследованиях аппроксимация применяется для описания, анализа, обобщения и дальнейшего использования эмпирических результатов.
Как известно, между величинами может существовать точная (функциональная) связь, когда одному значению аргумента соответствует одно определенное значение, и менее точная (корреляционная) связь, когда одному конкретному значению аргумента соответствует приближенное значение или некоторое множество значений функции, в той или иной степени близких друг к другу. При ведении научных исследований, обработке результатов наблюдения или эксперимента обычно приходиться сталкиваться со вторым вариантом. При изучении количественных зависимостей различных показателей, значения которых определяются эмпирически, как правило, имеется некоторая их вариабельность. Частично она задается неоднородностью самих изучаемых объектов неживой и, особенно, живой природы, частично- обуславливается погрешностью наблюдения и количественной обработке материалов. Последнюю составляющую не всегда удается исключить полностью, можно лишь минимизировать ее тщательным выбором адекватного метода исследования и аккуратностью работы.
Специалисты в области автоматизации технологических процессов и производств имеют дело с большим объёмом экспериментальных данных, для обработки которых используется компьютер. Исходные данные и полученные результаты вычислений могут быть представлены в табличной форме используя табличные процессоры (электронные таблицы) и, в частности, Excel. Имеется также множество инженерных задач, для решения которых требуется применить язык программирования. Курсовая работа по информатике позволяет студенту закрепить и развить навыки работы с помощью базовых компьютерных технологий при решении задач в сфере профессиональной деятельности.
При экспериментальном изучении функциональной зависимости y = f(x) производят измерения величины y при различных значениях величины x. Результаты представляют в виде таблицы 1 или графически.
Таблица №1.1
X |
x1 |
x2 |
××× |
xn |
Y |
x1 |
Y2 |
××× |
yn |
Задача заключается в аналитическом представлении искомой функциональной зависимости, т.е. в подборе формулы, описывающей результаты эксперимента. Эмпирическую формулу обычно выбирают из достаточно узкого класса функций, рассматривая, например, множество функций линейных, степенных, показательных и т.п. При этом руководствуются какими– либо теоретическими соображениями или соображениями простоты представления эмпирического материала. Найденная эмпирическая формула должна быть такой, чтобы вычисленные по ней значения функций при X=xi возможно мало отличалось бы от опытных данных yi(i = 1, 2, …,n).
Обозначим выбранную функциональную зависимость
, |
(1.1) |
где а1, а2, …, аm – параметры функции.
Пусть все измерения значений функции y1, y2, …, yn выполнены с одинаковой точностью. Согласно методу наименьших квадратов наилучшими коэффициентами а1, а2, …, аm считаются те, для которых
, |
(1.2) |
будет минимальной. Таким образом, параметры а1, а2, …, аm определяются из условия, чтобы сумма квадратов отклонений измеренных значений yi от принимала наименьшее значение.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.