Как определить уравнение функции по точкам (6 видео)

Вывести уравнение прямой по координатам двух точек

По введенным пользователем координатам двух точек вывести уравнение прямой, проходящей через эти точки.

Общее уравнение прямой имеет вид y = kx + b . Для какой-то конкретной прямой в уравнении коэффициенты k и b заменяются на числа, например, y = 4x — 2 . Задача сводится именно к нахождению этих коэффициентов.

Так как координаты точки это значения x и y , то мы имеем два уравнения. Пусть, например, координаты точки А(3;2), а координаты B(-1;-1). Получаем уравнения:
2 = k*3 + b,
-1 = k*(-1) + b.
Решая полученную систему уравнений находим значения k и b :
b = 2 — 3k
-1 = -k + 2 — 3k
4k = 3
k = 3/4 = 0.75
b = 2 — 3 * 0.75 = 2 — 2.25 = -0.25
Таким образом, получается уравнение конкретной прямой, проходящей через указанные точки: y = 0.75x — 0.25.

Алгоритм решения данной задаче на языке программирования будет таков:

Получить значения координат первой точки и присвоить их переменным, например x1 и y1 .
Получить значения координат ( x2, y2 ) второй точки.
Вычислить значение k по формуле k = (y1 — y2) / (x1 — x2) .
Вычислить значение b по формуле b = y2 — k * x2 .
Вывести на экран полученное уравнение.

Содержание

Аппроксимация функции одной переменной
Аппроксимация функции одной переменной
Линейная регрессия
Квадратичная регрессия
Кубическая регрессия
Степенная регрессия
Показательная регрессия
Гиперболическая регрессия
Логарифмическая регрессия
Экспоненциальная регрессия
Вывод формул
Как найти функцию зная только точки?
🔍 Видео

Видео:ЛИНЕЙНАЯ ФУНКЦИЯ | БАЗА | Как составить из 2 точек уравнение функции?Скачать

Аппроксимация функции одной переменной

Калькулятор использует методы регрессии для аппроксимации функции одной переменной.

Данный калькулятор по введенным данным строит несколько моделей регрессии: линейную, квадратичную, кубическую, степенную, логарифмическую, гиперболическую, показательную, экспоненциальную. Результаты можно сравнить между собой по корреляции, средней ошибке аппроксимации и наглядно на графике. Теория и формулы регрессий под калькулятором.

Если не ввести значения x, калькулятор примет, что значение x меняется от 0 с шагом 1.

Аппроксимация функции одной переменной

Видео:Составляем уравнение прямой по точкамСкачать

Линейная регрессия

Коэффициент линейной парной корреляции:

Средняя ошибка аппроксимации:

Видео:Точки пересечения графика линейной функции с координатными осями. 7 класс.Скачать

Квадратичная регрессия

Система уравнений для нахождения коэффициентов a, b и c:

Коэффициент корреляции:
,
где

Средняя ошибка аппроксимации:

Видео:Линейная функция: краткие ответы на важные вопросы | Математика | TutorOnlineСкачать

Кубическая регрессия

Система уравнений для нахождения коэффициентов a, b, c и d:

Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, средняя ошибка аппроксимации — используются те же формулы, что и для квадратичной регрессии.

Видео:Как составить уравнение прямой, проходящей через две точки на плоскости | МатематикаСкачать

Степенная регрессия

Видео:✓ Обратная функция | матан #024 | Борис ТрушинСкачать

Показательная регрессия

Видео:Как легко составить уравнение параболы из графикаСкачать

Гиперболическая регрессия

Видео:Как определить уравнение параболы по графику?Скачать

Логарифмическая регрессия

Видео:Определить, принадлежит ли точка с заданными координатами графику функцииСкачать

Экспоненциальная регрессия

Видео:Построить график ЛИНЕЙНОЙ функции и найти:Скачать

Вывод формул

Сначала сформулируем задачу:
Пусть у нас есть неизвестная функция y=f(x), заданная табличными значениями (например, полученными в результате опытных измерений).
Нам необходимо найти функцию заданного вида (линейную, квадратичную и т. п.) y=F(x), которая в соответствующих точках принимает значения, как можно более близкие к табличным.
На практике вид функции чаще всего определяют путем сравнения расположения точек с графиками известных функций.

Полученная формула y=F(x), которую называют эмпирической формулой, или уравнением регрессии y на x, или приближающей (аппроксимирующей) функцией, позволяет находить значения f(x) для нетабличных значений x, сглаживая результаты измерений величины y.

Для того, чтобы получить параметры функции F, используется метод наименьших квадратов. В этом методе в качестве критерия близости приближающей функции к совокупности точек используется суммы квадратов разностей значений табличных значений y и теоретических, рассчитанных по уравнению регрессии.

Таким образом, нам требуется найти функцию F, такую, чтобы сумма квадратов S была наименьшей:

Рассмотрим решение этой задачи на примере получения линейной регрессии F=ax+b.
S является функцией двух переменных, a и b. Чтобы найти ее минимум, используем условие экстремума, а именно, равенства нулю частных производных.

Используя формулу производной сложной функции, получим следующую систему уравнений:

Для функции вида частные производные равны:
,

Подставив производные, получим:

Откуда, выразив a и b, можно получить формулы для коэффициентов линейной регрессии, приведенные выше.
Аналогичным образом выводятся формулы для остальных видов регрессий.

Видео:Двойственные функции ПрактикаСкачать

Как найти функцию зная только точки?

Судя по всему, то, о чем Вы говорите — аппроксимация функции. В Википедии более подробна статья про интерполяцию.

По сути, Ваша задача сводится к 2м шагам:
1. По точкам и общим зависимостям выбирается форма функции (например, полиномиальная, экспоненциальная и.т.п).
2. Строится модель, в которой задаётся функция с неизвестными параметрами. Задача — найти такие параметры, чтобы минимизировать функцию невязки(часто это квадрат разности между реальными значениями в заданых точках и значениями модельной функции, см. МНК).