Содержание
1. Цель работы
2. Методические указания
2.1 Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов
2.2 Постановка задачи
Возможно вы искали - Контрольная работа: Булевы функции и теория графов
2.3 Методика выбора аппроксимирующей функции
2.4 Общая методика решения
2.5 Методика решения нормальных уравнений
2.6 Рекомендации по выбору формы записи систем линейных алгебраических уравнений
2.7 Методика вычисления обратной матрицы
Похожий материал - Дипломная работа: Дифференциальная геометрия поверхностей Каталана
3. Ручной счет
3.1 Исходные данные
3.2 Система нормальных уравнений
3.3 Решение систем методом обратной матрицы
4. Схема алгоритмов
Очень интересно - Контрольная работа: Математические модели физико-химических процессов
5. Текст программы
6. Результаты машинного расчета
Вывод
1. Цель работы
Настоящая курсовая работа является завершающим разделом дисциплины «Вычислительная математика и программирование» и требует от студента в процессе ее выполнения решения следующих задач:
Вам будет интересно - Лабораторная работа: Решение задач методами Эйлера и Рунге-Кутта
а) практического освоения типовых вычислительных методов прикладной информатики; б) совершенствования навыков разработки алгоритмов и построения программ на языке высокого уровня.
Практическое выполнение курсовой работы предполагает решение типовых инженерных задач обработки данных с использованием методов матричной алгебры, решения систем линейных алгебраических уравнений численного интегрирования. Навыки, приобретаемые в процессе выполнения курсовой работы, являются основой для использования вычислительных методов прикладной математики и техники программирования в процессе изучения всех последующих дисциплин при выполнении курсовых и дипломных проектов.
2. Методические указания
2.1 Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов
2.2 Постановка задачи
Похожий материал - Контрольная работа: Функция плотности распределения
При изучении зависимостей между величинами важной задачей является приближенное представление (аппроксимация ) этих зависимостей с помощью известных функций или их комбинаций, подобранных надлежащим образом. Подход к такой задаче и конкретный метод её решения определяются выбором используемого критерия качества приближения и формой представления исходных данных.
2.3 Методика выбора аппроксимирующей функции
Аппроксимирующую функцию 
выбирают из некоторого семейства функций, для которого задан вид функции, но остаются неопределенными (и подлежат определению) её параметры 
т.е.
